推荐系统中,是不是推荐文章越新,效果越好?

召回模型或者打分模型一般有很大的倾向性,新文章的分一般不能及时打到足够推送的位置,但是,快速对新文章进行反应是不是对整个推荐系统是有益的?
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1.新内容流量肯定不大,小流量探索

2.关于越新越好,我倒觉得应该反过来看。好的推荐系统一定兼顾新颖度和长期内容生态。综上,新内容是锦上添花,不能雪中送炭。

3.2的结论应该也有例外,我能想到的股市资讯,新闻快报这些都是实时性要求比较强的。不过策略上也相对简单,按时间或者时间加热度出就可以。不用复杂的ee,加权,采样等等