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Reddit如何向数千万用户推送通知
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了Reddit的通知推荐系统，通过预算、检索、排名和重排序等阶段处理每日数百万帖子，提供个性化推送通知。系统旨在平衡用户参与与通知疲劳，利用因果建模和深度学习优化用户体验，确保通知的及时性和相关性。未来将进一步提升系统对用户习惯变化的响应能力。
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关键要点
- Reddit的通知推荐系统通过预算、检索、排名和重排序等阶段处理每日数百万帖子，提供个性化推送通知。
- 系统旨在平衡用户参与与通知疲劳，利用因果建模和深度学习优化用户体验。
- 通知预算阶段设定每日用户接收通知的上限，以最大化参与度而不造成烦扰。
- 检索阶段快速筛选出可能感兴趣的帖子，使用轻量级的规则和模型方法。
- 排名阶段使用深度学习模型评估用户与候选帖子的互动可能性。
- 重排序阶段根据产品策略和用户体验目标调整最终的通知列表。
- 系统通过动态调整权重和优先级来响应用户习惯的变化，提升推荐的相关性。
- 未来的工作将集中在提高系统对用户习惯变化的响应能力和整合不同信号。
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