正文

互联网信息服务相关算法数据（3000多家相关数据示例）[td]

公司名称

公司ID

算法名称

算法类型

应用产品

主要用途

算法基本原理

算法运行机制

算法应用场景

算法目的意图

备案编号

发放日期

备注

小米科技有限责任公司

10146754

小米浏览器内容推荐算法

个性化推送类

小米浏览器（APP）

应用于资讯、视频内容推荐，通过用户的行为日志数据为用户推荐可能感兴趣的资讯和视频内容。本算法主要应用于用户使用信息流产品时向用户推荐其感兴趣的内容。被推荐的内容包括图文、短视频、小视频、音频。

推荐的原理是将内容库中的内容与用户的兴趣进行匹配，并选择与用户兴趣最相关的内容展示给用户。用户的兴趣是通过对授权用户在信息流产品上的行为日志（点击、观看时长）挖掘产生。（1）计算用户兴趣画像：通过用户的历史行为计算用户的兴趣偏好； （2）内容召回：从内容库中筛选出匹配用户兴趣偏好的内容；（3）内容排序：预估用户对召回内容的点击率和消费时长，综合点击率预估值和时长预估值对内容进行排序； （4）内容重排：对排序的内容进行多样性调整，保证相似内容打散 "互联网信息服务算法数据研究" 大小:(76 Bytes) 只需: RMB 32元  马上下载

小米浏览器首页资讯内容推荐，底部tab视频内容推荐

向用户推荐其感兴趣的内容，为用户提供集资讯和视频内容推荐服务于一体的浏览器工具

网信算备110108916280902220019号

2022-08-12

-

浙江淘宝网络有限公司

10314953

淘宝推荐算法

个性化推送类

手机淘宝（APP）

应用于首页、逛逛、支付完成页等的内容推荐，通过用户的访问足迹、历史搜索数据为用户推荐可能感兴趣的商品或服务信息。为向淘宝平台电商用户展示商品或服务信息，包括用户的访问足迹、历史搜索情况，收集和使用用户在访问或使用淘宝时的浏览、搜索记录。结合依法收集的设备信息、服务日志信息，以及其他取得用户授权的信息，通过算法模型预测人群偏好特征。基于人群偏好特征在淘宝及其他第三方应用程序向相关人群推送可能感兴趣的商业广告及其他信息，或者商业性短信息。个性化推荐类算法会基于模型预测人群偏好特征，匹配人群可能感兴趣的商品、服务或其他信息，对展示的商品、服务或其他信息进行排序。根据用户使用产品过程中的浏览行为，对推荐模型进行实时反馈，不断调整优化推荐结果。为满足多元需求，在排序过程中引入多样性打散机制，拓展推荐的内容，避免同类型内容过度集中。如用户不想看到在首页或支付完成页面等推荐的商品或服务，用户可以通过长按被推荐的商品或服务图片，在随后出现的弹窗中根据提示选择屏蔽类似商品或者商品或服务所属的类目；如用户想管理为其推送的个性化内容，可以在“我的淘宝-设置-隐私设置-推荐管理”中进行设置。

-

淘宝平台首页、逛逛、支付完成页面等的商品或服务信息展示

向用户展示商品或服务信息

网信算备330110872770702220011号

2022-08-12

-

浙江天猫网络有限公司

10346179

天猫商品排行算法

排序精选类

手机天猫（APP）

应用于商品排行，通过使用用户的点击、加购、销量等数据按不同类目、属性对商品进行客观排序。

手机天猫使用了商品点击、加购、销量数据，按照不同的商品类目/属性，使用商品的客观数据排序以及对客观数据加权平均，来对商品进行排序手机天猫商品排行数据是按照通过小时/天的级别，根据手机天猫用户对平台上商品的点击、加购、销量等客观数据进行统计，同时按相应商品的类目/属性进行汇总，然后对客观数据进行排序或者对客观数据加权平均排序

手机天猫首页的“商品排行”

希望通过平台客观的排行数据，帮助客户做购买决策

网信算备330110046572903220011号

2022-08-12

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数据相关文件说明

互联网信息服务算法信息.zip (2.17 MB)