提供超个性化内容推荐机器学习作为数据科学的一个子集，可实现很独特的个性化。尤其是，当更多的数据进入系统时，机器语言驱动的系统将随着他们的数据学习变得更加精准。在当前，人们意识到让渡一些个人隐私能够提升自己获得的服务质量，这些个人数据就越容易从用户手中获取而来。根据Salesforce的 2018 年营销状况报告显示，负责任的手机网站报价，79%的消费者愿意分享个人数据从而参与场景互动;88%的人愿意为了个性化服务而提供个人数据。***近，瑞士媒体NZZ结束了和谷歌新闻数字计划一起开发的个性化新闻APP的验收测试。基于测验数据，他们增添了几种分法内容的工具：个性化内容策划。所有基于个人或编辑相关性的新闻流，就像是个人新闻伴侣或者个人化新闻通讯;基于组的自动化内容管理。比如我们房产类的，用户群体主要关注的而又房价动态、买房卖房知识、住房公金、租房等信息，我们就会分作好几大类，分别建立我们的关键词库，然后把我们收集的信息源与关键词相匹配。例如，以特定的兴趣小组为基础进行内容策划，或者基于特定地理位置;基于主题的自动化内容管理。自定义内容列表和新闻简报由特定主题生成，这些特定主题又取决于用户的已知选项;基于场景的自动化内容管理。例如，在通勤时间段推荐适合该场景的文章。

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