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如何衡量推荐系统的好坏
内容推荐的准不准，通常可以直接从数据上去分析。
CTR（点击率）、消费时长、点赞、评论、转发数等“可量化指标”。如Y=F（X1,X2,X3），Y代表内容可被加大曝光的权重，X代表点赞、评论等实际参数。
评论数的影响权重通常大于点赞权重，不同平台由于产品差异对于参数的权重设置也有所不同。而不同的用户因其账号“置信度”的差异，即使点赞了同一条内容，对该内容的影响权重也有差异，如某知乎大V点赞跟普通账号点赞的权重显然是不一样的。但有时数据也有缺陷。如对于低俗、标题党、涉黄内容，如果短时间内吸引了大量用户点击浏览，那么算法能判定其为好内容，并加大推送量吗？
答案显然是否定的。
因此通常需要打压降权的内容主要有以下几种：
1）广告、低质搬运内容打压；
2）涉黄、低俗恶心内容打压；
3）标题党、低质账号内容降权等。
基于社会责任感和政策法规等因素，平台需要对该部分内容进行打压、降权，而对重点时事新闻进行置顶强插。这些都是算法无法独立完成的，需要运营配合进行。许多资讯平台都会有专门的首页运营小组对内容进行人工干预。大多数APP日常通知栏PUSH的内容也是采取算法+人工的方式进行推送的。
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