如果平台具备社交属性

[Monira65]

社交数据： 好友关系、关注列表、社交分享行为等
2. 内容数据：

元数据： 内容ID、标题、简介、标签（关键词）、分类、发布时间、时长、语言、清晰度等。
媒体属性： 导演、演员、歌手、作者、出版社、专辑、流派、主题等。
内容特征： 通过人工智能技术（如自然语言处理NLP、计算机视觉CV、音频分析等）提取的内容本身的特征向量，如电影的场景、音乐的情绪、文章的关键词密度等。
热度数据： 播放量、点击量、点赞数、评论数、分享数、收藏数等。
3. 上下文数据：

时间： 用户访问时间、内容发布时间等。
地点： 用户地理位置信息（如IP地址或GPS）。
设备： 用户使用的设备类型（手机、平板、PC、智能电视等）。
网络环境： 网络速度、运营商等。
会话信息： 用户当前正在进行的操作、最近观看的内容等。
4. 推荐算法模型数据：

特征工程数据： 将原始数据转换或组合成的、更适合 爱沙尼亚消费者手机号码列表 推荐算法训练的特征。
模型参数： 经过训练的推荐算法模型（如协同过滤、矩阵分解、深度学习模型）的权重、偏置等参数。
实时更新数据： 模型训练过程中产生的中间结果、实时预测结果等。
5. 业务规则数据：

过滤规则： 排除某些内容（如敏感内容、已观看内容）。
置顶策略： 强制推荐某些特定内容（如新上线内容、合作内容）。
AB测试配置： 不同推荐策略的分配规则。