一种基于实时CTR的移动应用商店内容推荐改进算法

来源 :长春理工大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kevinstudy
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针对内容信息过载,冷启动等导致移动应用市场用户消费受限、广告收入受阻的问题,文章提供一种能够提高移动应用市场人均分发能力的内容推荐算法。首先,收集一段时间内产生的内容推荐数据,作为待处理的推荐内容集合。然后,通过一种改进的实时CTR推荐算法,对已有内容进行基于展示、点击、下载的重新排列,并将重新排列的数据展示在移动应用市场内部。与传统的CTR推荐算法相比较,改进后的实时CTR推荐算法在评价维度上更加合理。通过对比,改进后的实时CTR推荐算法可以提高移动应用市场的分发能力,适用于信息过载下的移动应用市场。
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