賬號集中管理
數(shù)據(jù)自動(dòng)監(jiān)測
運(yùn)營效果評估
任務(wù)考核排名
矩陣風(fēng)險(xiǎn)檢測
內(nèi)容資產(chǎn)留存
看趨勢，了解品牌聲量
聽聲音，洞察用戶偏好
管聲譽(yù)，發(fā)現(xiàn)品牌正負(fù)面輿情
做對比，明確競爭優(yōu)勢
留存投放資產(chǎn)
復(fù)盤投放效果
優(yōu)化投放策略
擴(kuò)寬行業(yè)視角
新榜訊 近日，抖音“安全與信任中心”網(wǎng)站全新上線，令人矚目的是，此次抖音首次對外公開了其推薦算法原理。 據(jù)悉，抖音平臺(tái)依據(jù)用戶的行為，諸如點(diǎn)擊、瀏覽、喜歡等操作，構(gòu)建起個(gè)性化的推薦模型。并且，通過將深度學(xué)習(xí)推薦模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合，為用戶量身打造出獨(dú)有的推薦算法。 值得一提的是，抖音披露了其推薦算法的主力模型之一——Wide&Deep 模型。該模型由單層的 Wide 部分和多層的 Deep 部分組成，具備“記憶能力”和“泛化能力”兩大特點(diǎn)。同時(shí)，它與協(xié)同過濾算法協(xié)同合作，彌補(bǔ)了后者“泛化能力差”的短板。 另外，抖音還揭曉了其雙塔召回模型，即將用戶和內(nèi)容都轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)空間中的一個(gè)個(gè)點(diǎn)，為用戶和內(nèi)容賦予獨(dú)特的“數(shù)字標(biāo)簽”，進(jìn)而展開二次學(xué)習(xí)并進(jìn)行推送。
