在信息爆炸的时代，资讯平台面临着严峻的挑战：如何在海量内容中，精准推荐用户感兴趣的资讯，提升内容的阅读完读率，成为平台吸引用户、增强用户粘性的关键。达观数据的智能推荐系统，凭借先进的技术和创新的算法，为资讯平台提供了有效的解决方案。
一、基于用户滑动行为与页面停留时间构建完读率预估模型
用户在资讯平台上的滑动行为和页面停留时间，蕴含着丰富的信息。达观智能推荐系统通过对这些行为数据的深度分析，构建完读率预估模型。
当用户快速滑动页面，可能表示对当前内容不感兴趣；而较长的页面停留时间，则往往意味着内容吸引了用户的注意力。系统收集大量用户的滑动速度、滑动距离以及在不同页面的停留时长等数据，运用机器学习算法进行训练。例如，采用时间序列分析方法，捕捉用户在一段时间内的行为模式变化，判断用户是处于浏览信息的快速筛选阶段，还是对某些特定内容进行深入阅读。
通过对这些数据的建模，系统能够预测用户对某篇资讯的完读概率。对于完读概率较低的内容，在推荐时进行优化调整，或者在用户阅读过程中，通过智能提示等方式，引导用户继续阅读。如当系统预测用户可能对一篇长文缺乏耐心读完时，适时弹出关键内容摘要，激发用户的阅读兴趣，提高完读率。
二、使用 BERT 等语义模型增强内容兴趣匹配
为了让推荐的内容与用户兴趣更加契合，达观智能推荐系统引入了 BERT 等先进的语义模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）能够对文本进行深度的双向理解，精准把握资讯内容的语义信息。
系统首先利用 BERT 模型对平台上的海量资讯进行处理，提取文章的主题、关键词、情感倾向等多维度语义特征。对于用户的浏览历史、搜索记录等数据，同样采用 BERT 模型分析，挖掘用户的兴趣偏好和关注点。例如，一篇关于科技领域的资讯，BERT 模型可以准确识别出其涉及的具体技术方向，如人工智能、区块链等，以及文章对相关技术的态度是积极、消极还是中立。
在推荐过程中，系统基于这些语义特征，计算资讯内容与用户兴趣之间的相似度。当用户对人工智能领域表现出浓厚兴趣时，系统优先推荐语义特征与之高度匹配的科技资讯，如最新的人工智能研究成果、应用案例等。这种基于语义理解的精准匹配，大大提高了推荐内容与用户兴趣的契合度，增加了用户阅读并读完资讯的可能性。
三、引入历史完读行为与推荐内容标签联动排序
达观智能推荐系统将用户的历史完读行为与推荐内容的标签相结合，进行联动排序。系统记录用户以往阅读过并读完的资讯，分析这些资讯所具有的标签特征，如话题类别、内容风格、发布来源等。
当为用户推荐新的资讯时，系统根据这些历史完读行为所关联的标签，对推荐内容进行排序。如果用户经常完读财经领域深度分析类的文章，且这些文章大多来自权威财经媒体，那么在推荐新的财经资讯时，系统会优先展示具有类似标签的内容，即权威媒体发布的深度财经分析文章。
同时，系统还会根据用户实时的阅读行为，动态调整排序。若用户在阅读某类资讯时表现出更高的参与度，如频繁点赞、评论，系统会进一步提升该类标签资讯在推荐列表中的权重，让用户更容易接触到符合其当前兴趣状态的内容，持续提升完读率。
四、完读率提升与用户推荐反馈闭环训练
达观智能推荐系统建立了完读率提升与用户推荐反馈的闭环训练机制。系统实时收集用户对推荐内容的反馈，包括是否点击阅读、是否读完、阅读过程中的停留时间、是否进行了分享或评论等行为数据。
根据这些反馈，系统不断优化完读率预估模型、内容兴趣匹配策略以及推荐内容的排序算法。例如，如果发现某类原本预估完读率较高的资讯，实际用户完读率却很低，系统会分析原因，可能是语义模型对该类内容的理解存在偏差，或者是在标签联动排序中权重设置不合理。通过对这些问题的分析，系统调整相关算法参数，重新训练模型。
经过优化后的模型，再次应用于推荐过程中，持续提升推荐的准确性和用户的完读率。这种闭环训练机制使得推荐系统能够不断适应用户兴趣的变化和平台内容的更新，形成一个良性循环，为资讯平台带来更高的用户满意度和活跃度。
达观数据的智能推荐系统，通过基于用户滑动行为与页面停留时间构建完读率预估模型、使用 BERT 等语义模型增强内容兴趣匹配、引入历史完读行为与推荐内容标签联动排序以及建立完读率提升与用户推荐反馈闭环训练等一系列技术手段，为资讯平台有效提升内容阅读完读率提供了有力支持，助力资讯平台在激烈的市场竞争中脱颖而出，为用户提供更优质的阅读体验。
