这些都是可以量化的目标，能够用模型直接模拟做预估。

    这是对用户而言。

    对于未央微博而言，有了用户自画像，通过用户行为分析不同用户间的相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。

    根据他们的兴趣爱好，可以更精准的推送信息，包括不限于各种新闻、官方号、网红、大v、自媒体等等…

    对用户的需求行为信息进行解读，可以快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。

    精准的把用户喜欢的信息推送到他们面前。

    而且通过算法，还能自我优化平台的内容，对一些标题党、低质内容降低算法权重，进行打压。

    对一些重要新闻、热点、优质内容加强算法权重，提高推荐和浏览次数。

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