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Nerd:个性化阅读推荐应用

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Nerd:个性化阅读推荐应用

   Nerd是最懂用户的个性化读物推荐app,针对用户喜好,推荐与知识和文化相关的书籍和文章,让用户在这里看到他真正喜欢的内容。

   打开Nerd,下拉菜单,用户需要回答一些类似“你是几零后”、“想买哪个牌子的手机”、“平均工作时长”的问题。通过这些问题,Nerd为用户建立一个初步画像。随后用户可以选择用手机号码注册或使用已有的SNS社交账号(微博、微信、豆瓣)登陆。下拉菜单,Nerd会交替推荐一本书和一篇文章。目前推荐书籍的数据主要来源于豆瓣和京东,推荐的文章为互联网抓取。用户可以通过“喜欢”、“不喜欢”按钮对推荐结果反馈。

   具体到算法层面,Nerd的分级匹配算法完全自主开发,由三个步骤实现,在四个层面进行。

   三个步骤可概括为:一、通过对用户的性格分析和信息语义分析得出关键字,二、根据关键字匹配图书、文章、视频,三、将匹配结果推送给用户。

   四个层面分别是:用户信息采集、内容信息采集、用户偏好特征、内容特征。

   相比今日头条、豆瓣阅读等同类竞品,Nerd有以下几点优势

 1、纯粹。不被朋友圈绑架,远离SNS社交的喧嚣。Nerd于豆瓣,正如Kindle于Ipad。专注才会更深刻。

2、清新有深度。虽然纯理工科的创始团队认为“文艺是一种病”,但出色的UI设计获得文艺青年的青睐。相比今日头条的以获得信息为目的的阅读,Nerd更偏重用户个性化的深度阅读。

3、准确。Nerd会记录用户在应用中的操作行为,使用越久,推送结果越准确。

最新资讯:书籍推荐应用Nerd:读,你所需

 来源:猎云网 2015-07-28

   基于大数据分析的便捷,人们在信息匹配方面做得越来越精确。消费者不缺少商品,缺少的是合适的那一款。Nerd创始人韩杉在大学实习期间发现了一个有趣的现象:消费者一方面对自己的需求不甚了解,一方面又对导购敬而远之。选择的两难意味着顾问的市场,传统推荐方式比较生硬,容易使人产生抵触情绪。基于以上的原因,韩杉产生了做个性化推荐服务的想法。在中国,图书价格低廉、分类多、易拓展,是受影响较小的商品。因此,创始团队选择以书籍推荐为切入点。

   团队方面,创始人韩杉毕业于北京林业大学信息管理与信息系统专业,曾任闪银高级产品经理,负责91白条的开发。联合创始人兼CTO余品泽,美国麻省大学物理学硕士,前闪银数据模型部副总,负责闪银数据全线模型。软件开发工程师余乐,曾是国家税务总局信息化平台研发负责人。前端开发工程师冯笛,曾是东方赛思软件研发工程师,东风DFPC企业全局视图及数据采集分析平台负责人。产品设计胡博旸,毕业于北京理工大学工业设计专业,负责大数据和机器连接。

   Nerd今年4月份上线,在不到3个月的时间里已有超过1万的注册用户。据悉,Nerd近日已获得一百万种子轮投资,投资方为个人投资者。


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