如何才能在“苏州王道seo”的网站上引入无法直接衡量的目标？

在任何网站的推荐模型中，都有可量化的目标，比如用户的阅读时间、文章的点击率、喜欢度、评论和被转发次数等。我们可以用模型做模拟预测，看看网上的情况就知道我们的网站做的好不好。但是对于一个大的推荐系统来说，他们服务的对象比较特殊，不能用指标来全面评价。这需要引入数据以外的元素。

那么应该引入哪些元素呢？比如我们介绍广告和特殊内容的频率控制。问卷调查是一种特殊形式的内容。我们这里推荐的目的不一定是让用户浏览，也可以让用户回答，为社区做点贡献。如何安排这些内容是通过控制频率控制来考虑的。

除了以上情况，平台还会考虑网站内容的生态及其对社会的责任。一些低俗低劣的内容会被打压，标题与内容不符的张文也会被打压。网站会把重要新闻放在最上面，同时增加自己的权限。但是算法本身并不能控制那些级别较低的账号的降功率。这需要我们进一步干预。

接下来我告诉你在前面算法的基础上能完成什么。

上面提到的公式是一个非常非常典型的监督学习算法。这个算法是深度学习的模型。

所以作为一个合格的推荐系统，需要一个非常灵活的算法平台。