搭建相亲源码,小功能有大作用之关注功能

简介: 搭建相亲源码,小功能有大作用之关注功能

关注是搭建相亲源码时必不可少的功能,尽管与相亲直播间、动态发布等功能相比,关注功能很不起眼,但它却发挥着无法替代的作用,为什么这么说呢?接下来就一起了解一下关注功能在相亲源码中的重要性。

一、关注是用户的主动行为

关注是一种符合人性且用户主动进行的功能,在相亲源码中,当用户看到感兴趣的账号时,就可以进行关注,便于下次快速找到该账号,同时也是在向平台传达一个信息,那就是这类账号比较能引起用户的兴趣。

二、关注能提供基础数据

在相亲源码中推荐系统很受大家的喜爱,主要是因为推荐系统随着技术的发展变得越来越人性化,似乎总能第一时间知道我们需要哪些信息,但其实越人性化的推荐系统越需要大量用户数据支持,其中关注就是提供用户基础数据的一种方式。

相亲源码可以根据用户的关注倾向推送相对应的内容,像在动态广场中,如果用户关注的账号发布了动态,就可以将该动态优先推送到用户面前,加强用户对平台的粘性。

三、关注是增强回路的起点

对于用户来说在相亲源码中关注的账号越多,可以看到的感兴趣的内容就越多,而大量感兴趣的内容推送,又会增加用户关注更多账号的欲望,这是一种正向的循环,能有效保证相亲源码的持续发展。

对于被关注的用户来说,当关注者变多时,更能激发该用户的创作欲望,发布更多动态、视频、图片等内容,不仅能有效增加该用户对相亲源码的使用频率,还能增加该用户在平台内的收入。

四、关注能带来无形资产

如果用户在相亲源码中关注了大量感兴趣的账号,就会对相亲源码产生一定的依赖心理,不会轻易去卸载该软件,对于平台内的每一位用户来说,在平台内建立的社交网络就一项无形的资产,平台可以充分利用用户的这方面心理,实现广告宣传、流量转换等目的。

由上述四点分析足以看出关注功能在相亲源码中的重要作用,当然在搭建相亲源码时,为了满足用户随时关注的需求,需要在不同模块实现尽可能多的关注功能,通过大量的视觉提醒刺激用户的关注行为,从而让关注功能的作用得以发挥。

声明:本文由云豹科技原创,转载请注明作者名及原文链接,否则视为侵权

相关文章
|
6月前
|
JSON API 数据安全/隐私保护
【干货满满】分享淘宝API接口到手价,用python脚本实现
淘宝开放平台通过API可获取商品到手价,结合商品详情与联盟接口实现优惠计算。需使用AppKey、AppSecret及会话密钥认证,调用taobao.tbk.item.info.get接口获取最终价格。代码示例展示签名生成与数据解析流程。
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 API
如何开发工程项目部管理系统中的质量管理板块(附架构图+流程图+代码参考)
本文详解如何构建工程项目管理系统中的质量管理模块,涵盖质量检查计划、检查登记、问题清单、整改记录及问题看板五大核心功能。内容包括系统架构设计、业务流程、数据模型、API接口、开发技巧及上线建议,助力实现质量风险的数字化闭环管理,提升项目验收效率与合规性。
|
存储 监控 安全
阿里云助力《诛仙世界》端游正式开服!
阿里云助力《诛仙世界》端游正式开服!
268 1
|
人工智能 算法 安全
【独家解密】如何在一个多月内高效完成多模态算法备案?一次性通过攻略大公开
在AI高速发展的时代,算法备案是产品上线的必备资质。本文分享了如何在短短一个多月内一次性通过算法备案的成功经验。筹备阶段包括网站注册、公司资料准备、算法制度及安全保障的制定;技术资料准备阶段确保算法描述清晰、流程精确、风险防控到位;提交后耐心等待审核结果,最终成功公示。关键在于充分准备和团队协作,希望这些经验能助你顺利通过备案。
|
编解码 人工智能 缓存
通义万相上新,登顶!
通义万相上新,登顶!
444 0
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
基于深度学习的结构优化与生成
基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域,例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素,旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。
725 5
|
Devops 测试技术 持续交付
阿里巴巴DevOps实践指南(五)| 业务驱动的协作
明确需求层次以及每个层次承载的价值之后,接下来要做的是定义每个层次的协作过程,最终服务于“顺畅高质量地交付业务需求”这一目标。如何组织各个层次的协作,来达成这一最终目标?
阿里巴巴DevOps实践指南(五)| 业务驱动的协作
|
消息中间件 存储 缓存
消息队列之推还是拉,RocketMQ 和 Kafka 是如何做的?(上)
消息队列之推还是拉,RocketMQ 和 Kafka 是如何做的?(上)
消息队列之推还是拉,RocketMQ 和 Kafka 是如何做的?(上)
|
存储 监控 安全
80%以上是冷数据!昆腾的数据归档之道
中国的冷、温、热数据分别占比80%、15%和5%,冷数据是最多的。而对于冷数据来说,计算不是常态,主要是存储。中国算力中心的“存力”相对不足,中国数据存储产业大有可为。
802 0
80%以上是冷数据!昆腾的数据归档之道
|
存储 缓存 监控
eureka技术分享
上一篇文章《微服务零基础入门教学》,详细的介绍了微服务的大背景以及微服务架构的演进,我们还对各种解决微服务的方案进行了分析,今天就让我们正式开始微服务的实战环节:注册中心。 我打算将迄今为止常见的八种注册中心逐一展开介绍,首先讲解第一个大家最为熟知的注册中心——Eureka。
483 1
eureka技术分享

热门文章

最新文章