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poppy
/
发布于
/
1986
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作为一家数据驱动的公司,我们使用机器学习算法和A/B测试来为我们的成员驱动所有的内容推荐。为了提高我们个性化推荐的质量,我们尝试使用历史数据离线的想法。然后通过A/B测试来改进我们的离线度量,这些测试是通过对核心度量(如成员参与、满意度和保留率)的统计显著改进来度量的。需要机器学习模型。例如,查看成员的历史、MyLista中的视频等。
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