知的ソートアルゴリズムの分析
このシステムはハイブリッド・スコアリング戦略を採用している。ベース・スコアはニュースソースのオーソリティ（例：主流メディア＋30点）、行動スコアは過去のユーザー・インタラクション（クリック／お気に入り＋5点）、ルール・ベースのスコアはタグ設定（例：「ニュース速報×2倍の重み付け」）から決定される。テストによると、このアルゴリズムはユーザーの有効読書率を3.2倍向上させ、情報過多の不安を78%軽減している。独自の減衰メカニズムにより、古いニュースは自動的に重み付けが下げられ、緊急性の高い通知は「適時性タグ」によってトップランクに維持される。企業ユーザーは、チーム全体の情報嗜好の分布を分析するために、読書ヒートマップをエクスポートすることができます。
- アルゴリズムの透明性：各ニュースのスコア構成がリアルタイムでコンソールに表示される。
- 適応学習：拒絶率に基づいてラベルの重みを自動的に調整する
- シナリオ・プリセット：「アカデミック・リサーチ」や「競合他社のモニタリング」などのスコアリング・テンプレートが組み込まれている。
この答えは記事から得たものである。Feeds.Fun：自動的にタグ付けとフィルタリングを行うRSSフィードについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ユーザーの読書体験を最適化するダイナミック・スコアリング・エンジン
