Telegram提供了一个推荐平台。
使用Telegram，您可以创建自己的频道并与关注者共享属性。Telegram平台最受欢迎的一个用例是获得他人的建议，但目前Telegram上没有这个功能。为了解决这个问题，我们提出了一种新的推荐引擎，它基于用户的好友列表，通过与其他用户的交互来了解用户的偏好。为了实现这一目标，我们将不同的聚类算法结合到一个统一的框架中，以便我们能够以最佳的方式评估结果。
问题陈述
Telegram有一个名为“推荐”的功能，允许用户在他们的联系人列表中推荐他们认为你可能喜欢在应用程序上见面或交谈的其他人。该功能为想要使用它的人提供了几个选项:
-您可以通过键入“@username”来推荐已经在您的联系人列表中的人。收件人将收到一封电报通知，告知您希望他们将您添加为联系人；如果他们接受了你的请求，那么双方都会在应用程序界面中被添加为好友，并可以立即开始聊天。
-在任何聊天窗口中输入“@botname”即可推荐机器人(或自动账号)。这些软件允许用户获取其他渠道无法获得的信息，如新闻更新或天气预报；有些机器人甚至提供娱乐选项，比如有选择题答案的琐事游戏！
推
问题陈述:
-最常见的推送通知类型是要求您执行操作或查看一段内容。它可以是一个新程序的广告，一个完成工作的提醒，或者只是一个你很久没有联系的人的简单聊天信息。
-这些通知通常根据一些内部指标发送，例如用户上次查看通知的时间，或者他或她以前是否与通知进行过交互。
解决方案:
-创建一个平台，用户可以选择接收朋友和网络中其他成员的推荐(Telegram用户必须首先在他们的设备上安装Telegram客户端)。
串
聚类是对对象进行分组的过程，以便它们彼此之间比其他组中的对象更相似。所使用的相似性度量可以基于各种因素，例如两个对象之间的距离、它们的内容等。
聚类的任务是创建彼此相似的数据点组。聚类可用于许多不同的领域，包括数据挖掘和统计分析。
排名和评估
排名和评价是任何推荐系统最重要的两个部分。排名用于确定哪些建议出现在列表中的哪个位置，评估是评估列表中出现的每个建议的质量的方法。
分类和评估电报信道的第一步是子采样。子采样指的是这样一个过程，在这个过程中，我们只选择那些在收到其他人的邀请之前或之后与频道进行交互的用户(参见图1)。这样，我们可以创建代表每天活跃在电报通道上的所有用户的数据样本。
为了过滤垃圾邮件，我们使用一种简单的聚类技术:如果你有一个用户发送了五个或更多的邀请，但没有收到其他用户的响应，这意味着该用户发送了这些邀请，但没有为其他用户增加任何价值；因此，他/她不应被视为我们样本集的一部分。
子采样和滤波
子采样是一种减少数据集大小的常用技术。这可以通过多种不同方式实现，包括:
-随机抽样-从初始集合中随机选择一个子集
-分层抽样-从数据集中的每个组或层中选择随机样本。
子采样也可用于过滤不相关的数据。例如，如果你想分析用户对应用程序的评论，那么包含负面评论就没有任何意义，因为它的目的只是了解用户对应用程序的喜欢程度。
一种新的基于特征的推荐系统平台
作为产品经理，你的任务就是给用户推荐产品。您已经为推荐系统使用了一个新的基于功能的平台。它是一个新的基于特征的平台推荐系统，因为它使用了一个新的基于特征的平台推荐系统。
你是产品经理，负责给用户推荐产品。你的用户希望你根据他们提供的功能来推荐产品。您使用了一个新的基于功能的平台推荐系统，因为它为推荐系统使用了一个新的基于功能的平台。
简而言之:
我们提出了一个新的基于特征的推荐系统平台。这项工作是设计更人性化系统的重要一步，同时也考虑了用户的隐私。我们相信，我们的方法将为电子商务和社交网络等许多其他领域的个性化内容推荐的未来研究铺平道路。