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論壇排行榜24小時熱帖(論壇排行榜24小時熱帖是什么)
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本文目錄:
一、論壇的發(fā)帖排行榜怎么做出來的,求指教
汗
二、lol客戶端上的資訊怎么在手機看
點開盒子,就有一個論壇熱帖排行榜,或是上面的資訊,如果沒有,可以點論壇熱帖排行榜右邊的“論壇熱帖”,應該有
三、推薦引擎-個性化推薦的歷史發(fā)展2017/2/22
轉(zhuǎn)移
推薦系統(tǒng)實施的兩大前提:信息過載,需求不明確(需求明確請搜索引擎,在很多情況下,用戶其實并不明確自己的需要,或者他們的需求很難用簡單的關鍵字來表述。又或者他們需要更加符合他們個人口味和喜好的結果,因此出現(xiàn)了推薦系統(tǒng),與搜索引擎對應,大家也習慣稱它為推薦引擎。)
互聯(lián)網(wǎng)帶來了極大的自由和民主,信息流通更加通暢。但是目前正在發(fā)生潛移默化的而變化?;ヂ?lián)網(wǎng)展示給我們的信息越來越是我們喜歡看的,而不是我們應該看的。 從心理學角度看,人類的認知存在著證實偏差的。 也就是說,人們傾向于通過接收與自己相符的觀點去強化自身的固有觀念;以及通過攻擊和無視與自己相左的觀點去避免固有觀念受到?jīng)_擊。如果一個社交網(wǎng)絡天天推送的都是我不認可的觀念,我可能會覺得它沒價值,因此刪了它。產(chǎn)品經(jīng)理們?yōu)榱吮苊膺@樣的用戶流失,都開始想方設法的去了解用戶偏好,投其所好。這樣基本上是個雙贏的結果。為了吸引和留住客戶群,這個是成本最低而且相當有成效的做法。
這是因為人的 思維都是有惰性的 ,當看到與自己的想法相似的觀點時,會自然而然很輕松的去接受,而遇到向左的觀點時,總是會在心中激起或大或小的波瀾,可能這個波瀾很小很小,但還是要花費心思向另外一個方向去思考。
人一直都在選擇自己的接觸對象,只是網(wǎng)絡讓這種選擇更簡單而已。
出于用戶需求:當今互聯(lián)網(wǎng)各種內(nèi)容信息基本是過載的,個性化推薦可以讓用戶更快地獲取到喜歡的內(nèi)容。
出于產(chǎn)品層考慮:解決用戶的需求不就是一件要做的事?而且能把內(nèi)容展示的有效性提高,轉(zhuǎn)化率提升。單次的展示效率更有效甚至值錢。
在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟從IT走向DT驅(qū)動的背景下,傳統(tǒng)粗放式、滯后性的數(shù)據(jù)處理方式早已經(jīng)不能滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)價值應用以及精細化運營的需求
通過技術手段,自動化服務鏈條。應對業(yè)務規(guī)模的手段。個性化內(nèi)容推薦。
從粗放式到個性化推薦、精準化服務是歷史發(fā)展必然趨勢
目的:
用戶角度,提高用戶體驗,提高用戶忠誠度,抓住用戶的興趣;
產(chǎn)品角度,提高用戶體驗,用戶留存時間,提高轉(zhuǎn)化率,日活月活;
1. 最早的推薦:Yahoo!等門戶 那個時候互聯(lián)網(wǎng)剛剛起步,大家根本不知道該去哪看什么。于是yahoo說,我們的編輯團隊給你推薦,這個網(wǎng)站好,你看這個。門戶的推薦,現(xiàn)在仍然是很多人發(fā)現(xiàn)內(nèi)容的方式。
2. 關鍵字內(nèi)容推薦:google等搜索引擎 這時候互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容已經(jīng)要爆炸了,人們希望找到自己關心的內(nèi)容,于是搜索引擎成了相關主題的最好網(wǎng)頁的推薦。
3. 熱榜推薦:論壇熱門/各類排行榜 后來論壇出現(xiàn)了,帖子亂七八糟,有些人上來只是想看看最近大家都在討論啥,于是論壇把每天的熱帖放在一起搞個榜單,按照熱度推薦給用戶。這個在傳統(tǒng)行業(yè)中經(jīng)常見到
4. 個性化搜索引擎:搜索引擎做到后來就發(fā)現(xiàn),每個人對同一個主題的需求不同,于是搜索引擎盡可能的根據(jù)每個人的搜索記錄,來判斷這個人關心這個詞的哪個方面。
5. 電商個性化推薦:這個應該是亞馬遜把它搞出名了,亞馬遜根據(jù)歷史瀏覽記錄和購買記錄以及用戶的評論來對用戶進行推薦。
6. 電臺個性化推薦:這多虧last.fm把這事搞出名了,基于用戶點贊的歌曲來推薦喜歡的歌曲,這個在國內(nèi)后來的網(wǎng)絡電臺都采用了類似的方法
7. 廣告?zhèn)€性化推薦:這個最早聽說是google的廣告產(chǎn)品,根據(jù)用戶的歷史數(shù)據(jù),在各種接入google廣告位的地方為用戶推薦商品。
8. 新聞個性化推薦:這與移動端的崛起有關,出現(xiàn)一大批網(wǎng)絡雜志,與門戶大而全不同,網(wǎng)絡雜志希望給用戶推薦用戶關注的新聞。
9. 社交網(wǎng)絡推薦:社交 網(wǎng)絡發(fā)展起來發(fā)現(xiàn)好友新鮮事太多了,于是根據(jù)用戶的互動,給用戶推薦用戶想看的內(nèi)容。相信大家都對微博的推薦吐槽致死了。知乎也屬于此。
一轉(zhuǎn)眼,智能推薦早已在國內(nèi)風靡了數(shù)年。除了音樂平臺,新聞平臺、自媒體平臺、購物平臺、廣告平臺、直播平臺、視頻平臺、游戲平臺……都紛紛開始轉(zhuǎn)向智能推薦。它們理由也非常正確:在這個信息爆炸的時代,傳統(tǒng)的人工分發(fā)太沒效率了,我們要依據(jù)大數(shù)據(jù),利用智能算法,一方面實現(xiàn)推送內(nèi)容和用戶喜好的高度契合,另一方面也大大提高信息的分發(fā)效率。所有的平臺都在致力于提高算法質(zhì)量。
集體智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 時代特有的,只是在 Web2.0 時代,大家在 Web 應用中利用集體智慧構建更加有趣的應用或者得到更好的用戶體驗。集體智慧是指在大量的人群的行為和數(shù)據(jù)中收集答案,幫助你對整個人群得到統(tǒng)計意義上的結論。
Wikipedia 是一個知識管理的百科全書,相對于傳統(tǒng)的由領域?qū)<揖庉嫷陌倏迫珪?,Wikipedia 允許最終用戶貢獻知識,隨著參與人數(shù)的增多,Wikipedia 變成了涵蓋各個領域的一本無比全面的知識庫。也許有人會質(zhì)疑它的權威性,但如果你從另一個側面想這個問題,也許就可以迎刃而解。在發(fā)行一本書時,作者雖然是權威,但難免還有一些錯誤,然后通過一版一版的改版,書的內(nèi)容越來越完善。而在 Wikipedia 上,這種改版和修正被變?yōu)槊總€人都可以做的事情,任何人發(fā)現(xiàn)錯誤或者不完善都可以貢獻他們的想法,即便某些信息是錯誤的,但它一定也會盡快的被其他人糾正過來。從一個宏觀的角度看,整個系統(tǒng)在按照一個良性循環(huán)的軌跡不斷完善,這也正是集體智慧的魅力。
Google:目前最流行的搜索引擎,與 Wikipedia 不同,它沒有要求用戶顯式的貢獻,但仔細想想 Google 最核心的 PageRank 的思想,它利用了 Web 頁面之間的關系,將多少其他頁面鏈接到當前頁面的數(shù)目作為衡量當前頁面重要與否的標準;如果這不好理解,那么你可以把它想象成一個選舉的過程,每個 Web 頁面都是一個投票者同時也是一個被投票者,PageRank 通過一定數(shù)目的迭代得到一個相對穩(wěn)定的評分。Google 其實利用了現(xiàn)在 Internet 上所有 Web 頁面上鏈接的集體智慧,找到哪些頁面是重要的。
四、Discuz論壇熱帖不顯示,怎么辦?
Discuz論壇還是目前主要的論壇,那么Discuz論壇熱帖不顯示,怎么辦?我們該如何來設置Discuz論壇熱帖呢?本文主要講DIscuz論壇首頁四格“熱帖”不展示解決方法,主要有以下3步:
1.指定讀取板塊:后臺——》論壇——》首頁四格
2.降低熱門主題顯示級別:后臺——》全局——》站點功能——》主題熱度:默認是50,100,150修改為1,2,3,用戶熱度的周期改為0,這樣能保證在上線初期就能很快顯示出論壇熱帖。
3.做好以上兩步后,一個帖子只需要回復2,3次,基本上更新之后就能上熱帖。
當論壇有人氣,有一定量的帖子之后,然后再慢慢修改調(diào)整帖子熱度周期和熱度值,現(xiàn)在你會了嗎?如果想了解更多的SEO相關知識,請關注http:/t.qq.com/szwlyxxx。
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