什么是内容兴趣偏好标签呢?

　　简单来说就是分析用户喜欢看的文章类型，得到用户的兴趣偏好，在这样的基础上，对用户进行内容的个性化推荐和push推送，来有效促进app的活跃并拉长用户生命周期。

　　这件事情简单来说其实就是两步走：

　　一是，给文章进行分类，也就是我们俗称的给文章打标签。

　　二是，给用户打标签，也就是用户阅读了哪些类型的文章，相应的就会获取到自己的兴趣偏好标签。比如我爱看科技类型的文章，那我便有极大的可能被打上科技的资讯标签。

　　那么，在实践中真的这么简单吗？看似简单的两个链接究竟是如何工作的？

　　首先，文章的人工标注，优点是准确，缺点是效率低，因为算法需要大量样本，成本非常高。

　　另一种方法是通过一些开源网站提供模型训练的关键词，如可以从搜狗词典中获得，优点是成本低，但缺点也很明显，因为不同的分类系统对部分分类有不同的理解，分类不够准确，后期需要大量的人力来修正。

　　给用户打标签的方式其实也可以包含两种，统计类的打标签及算法类的打标签。统计类相对简单粗暴式的以用户一段时间阅读的文章类型作为用户的兴趣偏好。而算法类则会增加更多的影响因素，包括文章阅读的数量，阅读的时间间隔，文章与当前热点事件的关系、用户属性因素等等。

　　前者在算法资源不足同时运营需求量大的情况下可以先行，而后者可以在前者的基础上切分一部分流量对算法模型进行验证和调整，不断优化。

　　但在用第一种方式进行时我们发现，用户在一段时间内阅读的文章类型并不是稳定的，大部分用户会有一个或者几个主要的兴趣偏好，这些类型阅读的文章篇数会更多，但同时，用户也会或多或少的阅读一些其他类型的文章，甚至有些用户是看到哪里算哪里，什么都会看。

　　基于这样的情况，我们需要对用户的兴趣偏好进行排名，即通过对用户一段时间内每种文章类型阅读的文章数进行排名，并取用户top10的标签，清晰告诉运营用户喜欢什么类型的文章，这些类型中，用户喜欢类型的优先级是怎样的，便于运营同学进行推送选择。

　　以上便是对APP如何给用户打标签&内容推送这一问题的浅谈，若您想了解更多细节，联系重庆分母智慧科技，我司将为您提供更专业更细致的解答。