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随着大数据和云计算技术的不断发展，企业在进行社交软件的开发上也越来越多的采用了这种个性化推荐的方法，主要就是用来提高用户的活跃度和用户留存的。但是随着个性化推荐的技术局限性，也导致了许多人基本上看不到相关性以外的内容。今天，我们就一起来了解一下，个性化推荐都有哪些特点。
相关性：这是个性化推荐的最大特点，区别于传统时间排序，同一时间段内，用户感兴趣的内容会出现在更前的位置。用户在近期搜索过、点赞过、评论过的相关话题，更有可能出现在首页位置。
互动性：Instagram宣称，哪怕用户关注了一千个账号，这条原则也可以确保他看到好友的最新动态。因为历史互动频率高的帐号，会被机器自动分类为好友，该帐号的新推送就会被排在更前的位置。
时间轴：虽然个性化推荐不再严格按照时间排序，但总体而言，比起3天前发的内容，3个小时前发的内容总是排在相对更前的位置，因为人们总是当下发生的事情更感兴趣。
热搜度：标签是Instagram上po文的一大特色，大多和近期的热点事件相关。比如#OneLoveManchester，就是英国女歌手小A曼城慈善演唱会的标签，这场演唱会是为了鼓励和支持曼城恐袭的受害者，所有和曼城恐袭相关的po文都可以加上这个标签，相关更新的排位也会更靠前。
分享度：Ins的公开PO文都是可以直接私信转给朋友的，操作上类似于把公众号内容分享给朋友，被转发分享得多的po主更有可能排在首页显眼位置。
停留时间：这一点对小视频尤其重要，因为观看时长是视频吸引力的一个重要指标，被完整观看这个行为本身就证明了内容的吸引力，哪怕人们后续并不留言也不点赞。
受欢迎程度：点赞数、评论量、观看量和分享量，都是衡量一条po文是否受欢迎的重要指标，如果一条po文下的点赞和评论数都很高，相比起一个小时前才更新的却无人问津的po文，更有可能出现在首页，哪怕它是10个小时前发的。
所以说，大数据和云计算的技术还不单单是体现在了个性化推荐上，在用户画像和用户定位上也能发挥它的作用，这部分内容我们下期再来了解。
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2025-02-12
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