本研究提出了一种新框架，将点式相关性预测与逐对比较结合，提升新闻推荐的个性化排序效果。实验结果显示，该方法在MIND和Adressa数据集上优于现有最佳方法，解决了在保持高效性和准确性的同时进行有效比较的挑战。

本研究利用数据挖掘和自然语言处理技术分析在线评论，揭示影响客户满意度的因素。通过多层次评价维度的评分系统，模型能够在没有评论文本的情况下预测产品评分，准确性优于传统方法。此外，研究提出了适用于在线旅行和电子商务平台的个性化评论排序方法，以提升用户体验。

用户倾向于相信自己选择的结果，而非全局最优结果。视频化丰富了内容供给，适合不同类型的载体。社交关系影响用户对结果的判断，大 V 和社交圈能对搜索结果进行个性化排序。