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点赞率最新娱乐体验_抖音点赞0.5100个赞(2024年12月深度解析)

内容来源：兔子在线电影所属栏目：话题更新日期：2024-12-05

点赞率

为什么评论前5-8名，点赞特别高？我研究了一下，原因很简单。你打开看微博，第一页的评论大概是5-8条。很多小伙伴就顺手点赞了。但他也不会翻页点赞。于是，前5-8条的点赞率爆表。

学习博主两个月，生活咋变了？正式成为学习博主已经两个月了，收获了5000多关注。在这段时间里，我的生活发生了一些微妙的变化。以下是我冒着掉粉的风险，坦诚分享这些变化： 𐟓š 学习时间减少了吗？是的，学习时间确实减少了。虽然我还在学习，但因为制作和发布笔记需要花费大量时间，导致我实际用于学习的时间大大减少。 𐟓𘠥�𙠥œ𚦙輦撚†拍吗？是的，每一个看似精致的学习场景都是精心布置和拍摄的。真正学习的时候，根本没有时间记录下来。 𐟤” 有过放弃的念头吗？当然有过！当笔记的价值受到质疑，点赞率低，或者精心制作的模板无人互动时，我都会感到沮丧，甚至想要放弃。 𐟌Ÿ 点赞与收藏对生活影响大吗？影响很大！一开始，我每天都会频繁查看手机，查看新增的赞和粉丝。现在，我已经删除了手机上的相关应用，只在特定时候在iPad上回复评论和发布笔记。 𐟤 有接到合作吗？总共有七八个合作机会，只接受了其中三个。两个是我喜欢的软件，其中一个因为点赞率不高，没有收费；另一个则收了高级会员兑换码。第三个是iPad保护壳置换，试用后觉得不错，就发在了图里。 𐟒• 有遇到温暖的事吗？当然有！遇到了一些一直鼓励和支持我的朋友，这让我觉得自己的分享至少有一点作用。即使只是在群里不断提问，这也是一种很正向的交流。最后，这些变化仅针对我个人。未来会如何？我也不知道。生活本就充满不确定性。如果非要从中找出一些确定，我想大概是：在输出前，先保证输入。

推荐系统排序：从粗排到精排的实战技巧上次我们聊了聊推荐系统中排序模型的重要性，以及它们如何预测点击率、点赞率等指标。今天，我们来谈谈如何将这些预测结果融合起来，以及如何处理一些关键的排序特征。融合预测结果 𐟓Š 最简单的方法就是对不同的预测结果进行加权求和。当然，还有其他更复杂的融合方法，比如视频平台和购物平台常用的那些。对于视频平台来说，有两个特别重要的指标：播放时长和完播率。播放时长 ⏲️ 播放时长是一个绝对的时间单位，比如用户看了几分钟。我们可以用一个训练好的模型来预测实际的播放时长，公式大概是 exp(z) -> t。这里的 z 是模型的输出，t 是实际的播放时长。完播率和播放率 𐟓ˆ 完播率是一个比例，比如用户看了80%就算完播。而播放率则是实际观看时间与总时间的比例。对于这两个指标，我们可以用交叉熵来训练模型。不过，需要注意的是，15秒的短视频完播率必然比30分钟的长视频更高。因此，我们需要对短视频的完播率进行一些惩罚。具体做法是通过训练样本拟合一个视频时长关于完播率的函数，然后调整完播率。排序特征 𐟔 接下来，我们来看看一些重要的排序特征：用户特征 𐟑䊧”覈𗉄 统计信息：性别、年龄等账号信息：新老、活跃度感兴趣的关键词、tag 物品特征 𐟓抧‰饓ID 发布时间（比如明星出轨话题，热度也就几天） GeoHash、城市标题、类目、关键词、品牌、tag 笔记字数、图片数、视频清晰度、tag数量内容质量、图片美学（算法评分）用户统计特征 𐟓Š 最近一个月的点赞、关注、收藏、转发等按图文、视频分别统计按照笔记的话题作统计笔记统计特征 𐟓‹ 笔记最近一个月的点赞、收藏、评论、转发等按浏览该笔记的性别作者特征（发布笔记数、粉丝数、作者本身的用户特征）场景特征 𐟌 GeoHash、城市当前时间（小时级，早中晚）是否周末、节假日手机型号、手机品牌、OS（安卓和苹果用户点击率点赞率差异显著）特征处理 𐟛 ️ 在实际操作中，很多用户的年龄不填，或者填1岁、99岁，还有很多用户不允许定位。因此，我们需要选择合适的默认值。具体的特征处理方式可以参考一些现有的推荐系统实践。总结 𐟓 推荐系统的排序模型不仅仅是预测点击率和点赞率，还需要将这些预测结果融合起来。同时，还需要处理各种排序特征，包括用户特征、物品特征、用户统计特征、笔记统计特征和场景特征。在实际操作中，还需要注意一些细节问题，比如选择合适的默认值和进行必要的特征处理。希望这些技巧能帮助你在推荐系统的设计和优化中取得更好的效果！

「任嘉伦超话」咱就是说，每次发视频小red书上给的曝光流量和点赞率，让我一整个爱住啊[心][老师爱你][good]rjl「任嘉伦无忧渡」rjl「任嘉伦」rjl「向全世界安利任嘉伦」

我知道听起来对你们很奇怪但最近，大众在外网的卖点是智能、安全这条官方视频在大众insta上有1100万点赞，2.6亿播放。点赞率高达4.23% 很nb[good]Shanghai-AUTO里奇的微博视频

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多目标融合的推荐模型：提升精排效果的秘诀在推荐系统中，多目标建模是一个重要的策略，它主要包含三个关键部分：特征选取、目标选择和目标权重融合。下面我们来详细探讨一下这些方面。特征选取：从多个维度提取关键信息 𐟔 特征选取是推荐系统的基石，它可以从用户、内容和场景等多个维度提取出有用的信息。具体来说：用户特征：静态特征：如用户ID、性别、年龄、学历、城市、收入水平等。统计特征：如CTR（点击率）、完播率、点赞率、收藏率等。 lastN：用户最近交互的内容序列，包括点击、点赞、收藏等。内容特征：静态特征：如内容ID、作者、标题、标签、类目、视频embedding等。统计特征：同样包括CTR、完播率、点赞率、收藏率等。场景特征：如时间、地点、设备、业务场景等。小提示：选取有区分度的特征对模型收益很大，策略产品可以通过用户行为识别分析出有增益的用户特征。多目标建模：避免单一目标的局限性 𐟎多目标建模的目的是避免单一目标带来的问题，如早期CTR最大化目标中标题党和猎奇封面骗取推荐系统点击率。具体来说：预估方式：主流的预估方式还是pointwise，基于单个内容的目标预估。目前pairwise和listwise的应用场景较少。多目标建模：以CTR、完播率、播放时长、点赞率、收藏率、转发率、评论率等多目标建模，这样可以避免单一目标带来的badcase。框架选择：常用的深度学习框架有DNN、MMOE和ESMM等。目标融合：基于神经网络输出各目标分数加权融合目标融合的目的是根据不同的目标设定不同的权重，并根据业务目标进行调整。具体方式有两种：简单加权：如Qfinal=0.5⋅CTR+0.3⋅CVR+0.2⋅点赞率。连乘结合幂函数：如Qfinal=pow(ctr,0.5)⋅(CVR⋅0.3)⋅(点赞率0.2），其中pow为幂函数。进化策略：通过进化策略（Evolution Strategies）训练模型得到排序融合的权重参数，找出多目标之间权重分配的最优解。如CMA-ES算法，最终实现的效果可达到时长偏好型用户，时长权重更高，点击偏好用户，排序时CTR权重就高些。基于排序模型的小技巧 𐟒ኦ–𐧔覈𗦗 行为时，可通过强化CTR目标的权重提升场景使用率。完播率考虑到不同物理时长的内容差异较大，需要对完播率目标分数做物理时长归一化处理，这样才公平。通过这些技巧，我们可以更好地平衡多个目标，提升推荐系统的效果。下一期，我们将为大家分享推荐系统中的bias和解决方案，敬请期待！

[打call][打call][打call][打call][打call][打call]祖国妈妈生日快乐啊~~大家伙假日快乐啊~今天是在堵车的路上呢？还是出去玩呢？还是宅在家里呢？不管在哪里，都记得我们的课程是继续更新的哦，今天第28课——《如何提高点赞率》，这也是了解系统的第三课。持续给大家分享怎么操作才能让你的数据更好哦~ 「电商」「视频」小林有好货的微博视频

樱桃酒DIY教程，亲友喝后纷纷点赞！ 𐟍’没想到樱桃酒竟然这么受欢迎！酒香中带着樱桃的酸甜和独特香味，清新自然，亲戚朋友们喝完都赞不绝口！ 𐟌ž在炎热的夏天，微醺一杯樱桃酒真是太舒服了！ 𐟌ˆ所需材料：500g樱桃、500ml粮食酒、200g黄冰糖（比例为1:1:0.4） 𐟌ˆ制作步骤：将樱桃与盐混合浸泡半小时，然后捞出去蒂并洗净，擦干水分。将密封罐消毒并擦干，铺上两层樱桃和一层糖，重复几次。将食材铺至九分满，倒入粮食酒并密封，放置在阴凉处保存。正常情况下，等待一个月即可饮用。如果有耐心，可以等到三个月，味道会更好，度数也会更低。选择泡水果专用的粮食酒，口感会更好，成功率也更高！

如何提升视频的点赞、评论和分享率？ 𐟌Ÿ 点赞率、评论率、分享率，这三项指标其实都在反映用户对视频内容的一种自我评价或表态。大多数时候，人们都有惰性，尤其是在休闲娱乐的时候，大家都不太愿意去点赞、评论、分享，主要是因为懒。那怎么才能提高这些指标呢？笑点十足首先，短视频的核心功能就是娱乐放松，而笑是最直接的放松方式。如果你的内容能让观众哈哈大笑，那他们自然乐意点赞、评论、分享。比如陈翔六点半、多余和毛毛姐这些账号，他们的内容总是能让人捧腹大笑。情感共鸣其次，哭也是一种有效的手段。哭的源头是唤起了用户的情感共鸣。比如那些农村小孩子上不了学、孩子蹲在菜市场学习、环卫工人蹲在路边啃馒头咸菜的场景，这些画面可能勾起了用户某一时刻的回忆，让他们感同身受，甚至把自己当成了视频中的主角。惊喜连连再比如，惊讶也是一种吸引人的方式。何为惊讶？就是超出了用户的想象。比如国庆阅兵方队整齐的部分、美颜下的大长腿小姐姐、50斤的澳洲龙虾...这些内容让用户抱着欣赏的心态去看，当视频内容远远超出原有心理预期时，他们自然会发出惊叹声和"666"。吐槽不断最后，吐槽也是一种逆向技巧。故意逆着观众的思想去表达，骗取观众的一堆吐槽评论。比如前段时间刷屏的《后浪》，现实网络上一致好评，可就偏偏有人说这视频太虚假了，代表不了真正的后浪。这种叛逆言论立刻从一堆赞美词中"脱颖而出"，并引来大群观众吐槽留言。总结所以，每次你做视频的时候，不妨思考一下你是否有从这几个方面去打动用户，收获他们的小心心。加油加油！𐟒갟’갟’ꀀ

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