APP如何给用户打标签+内容推送?

　　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：

　　首先对文章进行分类，也就是俗称的贴标文章。

　　二是，给用户打标签，也就是一个用户阅读了哪些不同类型的文章，相应的就会获取到学生自己的兴趣选择偏好进行标签。

　　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？

　　通常，有三种方法可以获取示例：

　　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。

　　第三种方式是配合一些信息类的app，获取他们的文章和分类作为样本。比如好的比如今天的头条，uc都是不错的选择。我们当时其实也试过(一颗苦涩的泪)。

　　获取样本以后，就是算法模型的训练及其检验了。算法模型的训练原理，即通过对样本文章进行分词，抽取实体，建立特征工程，将每一个特征词作为向量，拟合出一个函数，这样，当有新的文章时，该文章通过分词，并通过模型计算出结果。但模型并不是能够有样本一次性就能准确的，模型还需要进行测试和矫正。