壁纸酷的个性化推荐算法到底是怎样依据用户偏好来筛选壁纸的呢?
数据收集
- 用户行为数据:记录用户在壁纸酷APP上的各种操作,如浏览、下载、收藏、分享等。例如,用户频繁下载风景类壁纸,系统就会知道用户对风景壁纸有偏好。
- 设备信息:包括设备类型、屏幕分辨率等。不同分辨率的设备对壁纸尺寸要求不同,系统会根据设备适配性筛选合适的壁纸。比如手机和平板的屏幕大小有差异,推荐的壁纸也会不同。
偏好分析
- 标签分类:为每一张壁纸打上多个标签,如风格(简约、复古等)、主题(动物、动漫等)。通过分析用户的行为数据,了解用户喜欢的标签类型。例如,若用户经常浏览带有“简约”“抽象”标签的壁纸,系统就会认定用户对这类风格感兴趣。
- 兴趣建模:基于用户的历史行为构建用户兴趣模型。通过算法计算用户对不同标签、主题的兴趣度得分,得分高的类别就是用户的主要偏好。
筛选推荐
- 基于偏好匹配:根据用户的兴趣模型,从壁纸库中筛选出与之匹配的壁纸。优先展示用户偏好度高的标签和主题的壁纸。
- 个性化排序:对筛选出的壁纸进行个性化排序。考虑壁纸的热门程度、与用户历史选择的相似度等因素。热门且符合用户偏好的壁纸会排在更靠前的位置。