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相信大家在刷抖音或者微博的时候也发现了,我们永远都刷不到头,这也是目前主流的一种信息推送方式,主要就是为了增加用户粘性,而今天我们就一起来了解一下,feed流推送模式与排序方法。
一、Feed流的主要模式:
推模式:每当用户发帖,对所有粉丝推送一条该用户的动态消息记录。需要考虑的是如果一个粉丝量级非常大的用户(大V),发布一条动态那么需要在每个粉丝页推送一条动态,多个大V级别用户同时发帖对数据的存储负荷是非常大的。
拉模式:每当请求好友动态,拉取用户所有关注者的近动态,然后汇总排序。如果用户同时关注非常多的用户,那么查询这类型的用户的关注列表也是很大的数据成本。
推拉模式:在线推,离线拉;定时推,离线拉。
二、Feed流的排序方式:
除了关注feed流的主要模式之外,feed流的排序方式也值得一提:
Timeline:按发布的时间顺序排序,先发布的先看到,后发布的排列在顶端,类似于微信朋友圈等。这也是一种常见的形式。产品如果选择Timeline类型,那么就是认为feed流中的feed不多,但是每个feed都很重要,都需要用户看到。
Rank:按某个非时间的因子排序,一般是按照用户的喜好度排序,用户喜欢的排在前面,次喜欢的排在后面。这种一般假定用户可能看到的Feed非常多,而用户花费在这里的时间有限,那么就为用户选择出用户想看的TopN结果,场景的应用场景有微博、头条新闻推荐类、商品、视频推荐等。
目前feed流的主流排序方式不再严格按照timeline,而是广泛使用智能feed排序。
智能排序基于趋势trending、热门hot、用户生产UGC、编辑推荐PGC、相似Similarity等等因素综合考虑,随着技术的进步,智能算法将会更加懂得用户的喜好。新的feed流不再需要用户主动订阅或者搜索,只要监测我们的浏览时长、点赞分享等动作,或者建立用户画像类别,就可以主动推荐我们感兴趣的内容。它对我们了如指掌,给我们想了解的,让我们不停刷新沉溺于其中。就现在feed流中的广告,女性用户对化妆品的喜好,男性用户对车的偏爱,临时借钱的窘迫,这些暖广告已经不再像牛皮癣一样惹人讨厌,甚至变成了一颗我们愿意吃下的安利。
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