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北京某搞笑APP项目
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北京市
200
约谈创业者
已邀约
李先生CEO

  职级:**app推荐负责人,10人+团队管理经验,最**app的自然增长负责人。   工作:业绩每年都是公司top,一年升职一级(与百度T8同级)。   推荐:熟悉推荐系统的方方面面(最**app,**app的整个推荐系统关键模块均由我搭建,优化完成)。   增长黑客:擅长AARRR优化打法,搭建了最右的AB系统,擅长Hooked思维优化push。   产品经理:系统化学习过(产品经理训练营),设计了情绪。

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项目详情
项目介绍
    项目是一个以搞笑为主的内容的app。我们提出了基于情绪数据建模的新一代推荐算法(张一鸣的推荐算法用的是行为数据),能做到预估某个用户看某条内容笑出声的概率(张一鸣的推荐能预估你是否看完or是否点赞,不能预估你是否会笑)。方案已经在某公司搞笑app上得到了真实用户数据的AB验证(日人均时长+30分钟,30日留存+3%(绝对值)),也从精益创业的角度验证一遍,都没太大问题。(可惜,没有被该公司作为第二曲线)。
  团队来自今日头条,快手,美团,最右等产品,全都是业绩持续top,升职速度非常快的同学。
  (项目逻辑推导:现在几款搞笑垂类的app(总DAU在2000万),在抖音和快手作为巨头把UI和推荐体验做到极致的情况,每天还是有大量的人下载(说明需求存在),但是,流失率很高(做了大量真实用户的调研和流失原因分析,用户说不搞笑。仔细分析用户数据发现,用户的观看历史都是搞笑类别的内容,但是不是他爱看的搞笑)。所以,这是一个搞笑个性化的问题,进一步看,不搞笑的原因,发现:现有的推荐算法是基于行为数据建模,无法对搞笑进行预估(搞笑是情绪不是行为)。我们创新了一种新的推荐算法:基于情绪进行建模。能够做到:预估每个用户对某一条内容笑出声的概率。)
  具体情况请看BP。
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