基于机器学习的个性化过滤系统
Zenfeed的过滤引擎采用集成学习算法，结合规则引擎和神经网络分类器。系统首先提取文章的关键实体（人物、组织、地点），然后通过注意力机制分析内容相关性，最终生成0-1的相关性评分。
用户可以设置三类过滤条件：基础规则（关键词黑名单）、语义规则（主题相关性阈值）、时间规则（信息新鲜度权重）。测试数据显示，系统在科技新闻领域的过滤准确率达到92.3%，误判率仅5.7%。
实际应用中，用户通过”category=tech+blockchain”这样的标签组合，可将每日阅读量从200篇降至15篇核心内容。系统持续学习用户反馈，每两周自动优化一次模型参数，保持过滤效果的动态优化。
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