『壹』 今日頭條的新聞推薦演算法是怎樣的呢
今日頭條開始逐步引入個性化推薦的策略。他們所採用的，是協同過濾（Collaborative Filtering）** + 基於內容推薦，直到今天依然構成今日頭條推薦演算法的基礎。
（協同過濾）是一個很好的方法，直到今天我們還一直使用。但缺點也很明顯，對於沒有行為（記錄）的文章，沒辦法推薦，所以沒辦法用於文章的冷啟動。所以我們引入了基於內容推薦的策略。比如計算文章的分類、文章的關鍵詞，然後根據用戶對文章的閱讀、瀏覽等信息，細化用戶的個人資料。——這樣子，如果文章是和科技相關的，而用戶的個人資料也顯示科技相關，那麼就算匹配。」
在之後的工作，是把特徵、模型做得更加細化。比如，文章實體詞的抽取。我們最近對文章的分析，已經做得很細，可以精確地提取實體詞。我們近期引入了『詞嵌入』（word embedding）方法，做向量化的分析，還引入 LDA 的方法，進行 topic 分析等等。
『貳』 今日頭條自媒體的推薦是什麼意思
根據您的描述總結如下：
爭取在今日頭條上首發你的文章，因為這也是今日頭條推薦機制的一個標准。首發原創是根據後台的文章來判別，如果文章之前有發過的話，機器會自動進行消重減少推薦。
閱讀量，閱讀得越多被推薦的也會越多，因為閱讀量一直都是一個很硬性的標准，很大一定程度上反映了文章吵舉的受歡迎程度，你可以多站內站外推廣選擇自己的文章。
多號召別人在文章底部互動交流，你自己也可以參與到互動中去，互動情況是今日頭條文章推薦機制中很重要的一個標准，很多時候你會看到這種情況，一個不怎麼樣的文章底部罵聲不斷有很多的互動，結果推薦展現就是多，因為本身有爭議的話題就是有看點的。
標題吸引眼球，有點擊慾望，這點不用多說，點擊多閱讀就多，閱讀多相應的推薦也會多。
讓更多的人訂閱你的頭條號，這一點從二方面來說，一方面是審核通過的文章會及時推薦給訂閱者，訂閱者與文章的互動(包括點擊、頂、收藏、轉發等動作)，會加強上面說的互動屬性，從而導致更多薯備的推薦。另一方面，訂閱的人多也能大大增加文章的閱讀量。
標簽。文章內容是有標簽的，今日頭條推薦文章時會對會根據文章的內容打上標簽，這些標簽和用戶身上帶的標簽匹配時，推薦數碰毀就容易多推。所以也是可以在內容和標題里多次出現一些關鍵詞，提高這些關鍵詞熱度。
頭條號歷史表現要良好，少一些違規違禁。
發布文章的時候設置文章頻道，頻道是可選的，你選擇了頻道以後，今日頭條可以幫助我們的機器更准確的將文章分類進行推薦。
注意發布時間，文章審核通過後短時間獲得的閱讀量、點擊、互動越多，相應的展現也會推薦越多，就跟新浪熱門微博一樣有一個瞬時轉發率，所以發力也要找准時間，一方面根據你的公眾號閱讀數據做統計，另一方面根據移動互聯網用戶的一個普遍閱讀時間段做參考，找好你的發布時間。
保證文章具有很好的質量，這點肯定是必須的，這一點做好了，前面的這些因素完全會提高。
『叄』 今日頭條的文章推薦機制怎麼用
今日頭條的slogan很清楚的告訴了我們，它的文章推薦機制是個性化推薦機制，最大化保證推送的精準度，盡量保證對的文章推薦給對的人，歸根到底這個推薦演算法關鍵是還在於對海量用戶行為的數據分析與挖掘，個性化推薦的平台有很多，也許各家演算法略有不同，但最終目的都是殊途同歸，為實現最精準的內容推薦。
今日頭條的文章個性化推薦機制主要是：
相似文章主題相似性的推薦：通過獲取與用戶閱讀過文章的相似文章來進行推薦。
基於相同城市的新聞：對於擁有相同地理信息的用戶，會推薦與之相匹配的城市的熱門文章。
基於文章關鍵詞的推薦：對於每篇文章，提取關鍵詞，作為描述文章內容的一種特徵。然後與用戶動作歷史的文章關鍵詞進行匹配推薦。
基於站內熱門文章的普適性推薦：根據站內用戶閱讀習慣，找出熱門文章，對所有沒有閱讀過該文章的用戶進行推薦。
基於社交好友關系的閱讀習慣推薦：根據用戶的站外好友，獲取站外好友轉發評論或發表過的文章進行推薦。
基於用戶長期興趣關鍵詞的推薦：通過比較用戶短期和長期的閱讀興趣主題和關鍵詞進行推薦。
基於相似用戶閱讀習慣的列表推薦：計算一定時期內的用戶動作相似性，進行閱讀內容的交叉性推薦。
基於站點分布來源的內容推薦：通過用戶閱讀的文章來源分布為用戶計算出20個用戶喜歡的新聞來源進行推薦。
麻煩請採納，謝謝。
『肆』 今日頭條是怎樣做到精準演算法推薦
今日頭條藉助個性化推薦提高用戶瀏覽新聞的時長，個性化推薦中最常用的演算法就是協同過濾演算法，包括基於物品的協同過濾和基於用戶的協同過濾。說成人話就是，與你同類的人喜歡什麼，就給你推什麼新聞，看了A新聞的人也瀏覽了B新聞，那麼就給你推薦B新聞。
同時，根據用戶的瀏覽軌跡和偏好，不斷更新迭代用戶的標簽（用戶畫像），提升推薦的准確率。
個性化推薦中比較難的就是冷啟動階段，無法判斷用戶的偏好，因為難以推薦能吸引用戶眼球的新聞。達觀數據採用的是多種策略來改善冷啟動用戶的推薦質量，最重要的一點就是需要秒級生成用戶畫像，快速完成冷熱轉換，確保用戶留存率。
『伍』 猜你喜歡是如何猜的——常見推薦演算法介紹
自從頭條系的產品今日頭條和抖音火了之後，個性化推薦就進入了大眾的視野，如果我們說搜索時人找信息的話，那麼推薦就是信息找人。搜索是通過用戶主動輸入索引信息告訴機器自己想要的東西，那麼推薦的這個索引是什麼才能讓信息找到人呢？
第一類索引是「你的歷史」，即基於你以前在平台上對某物品產生的行為(點贊，轉發，評論或者收藏），尋找與你產生過相似行為的用戶所喜歡的其他物品或者與你喜歡的物品相似的其他物品來為你推薦。這一基於用戶行為相似的演算法有：協同過濾演算法、基於內容的推薦演算法和基於標簽的推薦演算法。
基於用戶的協同過濾演算法是尋找與A用戶有相似行為的所有B用戶所喜歡的而A用戶還不知道的物品推薦給A用戶 。該演算法包括兩個步驟：
-根據用戶所喜歡的物品計算用戶間相似度，找到與目標用戶相似的用戶集合；
-找到該用戶集合所喜歡的而目標用戶所不知道的物品。
那麼，找出一批物品以後哪個先推薦哪個後推薦？用戶間相似程度大的先推薦，用戶對物品的感興趣程度大要先推薦。即假設A用戶與B用戶的相似程度為0.9，與C用戶的相似程度為0.7，用戶B喜歡物品a和物品b的程度分別為1和2，用戶C喜歡物品a和物品b的程度分別為0.1和0.5，那麼先推薦物品b。多個用戶多個物品，只要擬定了用戶間的相似度和用戶對物品的感興趣程度，即可對物品進行打分並且進行綜合排序。
基於物品的協同過濾演算法是根據用戶行為而不是物品本身的相似度來判斷物品的相似度 ，即如果物品A和物品B被很多的用戶同時喜歡，那麼我們就認為物品A和物品B是相似的。該演算法也是包括兩個步驟：
-根據用戶行為計算物品間的相似度；
-根據物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表。
與UserCF相似的是，同樣會遇到推薦的先後順序問題，那麼ItemCF所遵循的原則是：物品間相似程度大的先推薦，用戶對物品的感興趣程度大要先推薦。假設用戶對物品a和物品b感興趣的程度分別為1和0.5，物品a與物品c和物品d的相似度分別為0.5和0.1，物品b與物品c和物品d的相似度分別為0.3和0.4，那麼先推薦物品d。用戶喜歡多個物品，並且多個物品與其他物品都有相似的情況下，只要擬定了用物品間的相似度和用戶對物品的感興趣程度，即可對物品進行打分並且進行綜合排序。
協同過濾演算法的核心都是通過用戶行為來計算相似度，User-CF是通過用戶行為來計算用戶間的相似度，Item-CF是通過用戶行為來計算物品間的相似度。
推薦演算法很重要的一個原理是為用戶推薦與用戶喜歡的物品相似的用戶又不知道的物品。物品的協同過濾演算法是通過用戶行為來衡量物品間的相似（喜歡物品A的用戶中，同時喜歡物品B的用戶比例越高，物品A與物品B的相似程度越高），而基於內容的推薦演算法衡量則是通過物品本身的內容相似度來衡量物品間的相似。
假如，你看了東野圭吾的《解憂雜貨店》，那麼下次系統會給你推薦東野圭吾的《白夜行》。假設你看了小李子的《泰坦尼克號》，系統再給你推薦小李子的《荒野獵人》。
該演算法與前兩種不同的是，將用戶和物品之間使用「標簽」進行聯系，讓用戶對喜歡的物品做記號（標簽），將同樣具有這些記號（標簽）的其他物品認為很大程度是相似的並推薦給用戶。其基本步驟如下：
統計用戶最常用的標簽
對於每個標簽，統計最常被打過這個標簽次數最多的物品
將具有這些標簽最熱門的物品推薦給該用戶
目前，國內APP中，豆瓣就是使用基於標簽的推薦演算法做個性化的推薦。
第二類索引是「你的朋友」，基於你的社交好友來進行推薦，即基於社交網路的推薦。例如，微信看一看中的功能「朋友在看」就是最簡單的基於社交網路的推薦，只要用戶點擊公眾號文章的「在看」，就會出現在其好友的「朋友在看」的列表中。
復雜一點的演算法會考慮用戶之間的熟悉程度和興趣的相似度來進行推薦。目前，在信息流推薦領域，基於社交網路進行推薦的最流行的演算法是Facebook的EdgeRank演算法,即為用戶推薦其好友最近產生過重要行為（評論點贊轉發收藏）的信息。
第三類索引是「你所處的環境」，基於你所處的時間、地點等上下文信息進行推薦。例如，我們看到很APP中的「最近最熱門」，就是基於時間上下文的非個性化推薦；以及，美團和餓了么這些基於位置提供服務的APP中，「附近商家」這一功能就是基於用戶位置進行推薦。高德地圖在為用戶推薦駕駛路線時，會考慮不同路線的擁堵程度、紅綠燈數量等計算路線用和路程距離再進行綜合排序推薦。
很多時候，基於時間上下文的推薦會協同過濾這類個性化推薦演算法結合使用。例如，在使用協同過濾推薦策略的時候，會將時間作為其中一個因素考慮進入推薦策略中，最近的信息先推薦。
以上就是常見的推薦演算法。作為產品人，我們不需要知道如何實現，但是我們必須知道這些推薦演算法的原理，知道在什麼場景下如何去做推薦才能提升推薦的效率，這才是產品經理的價值所在。
參考資料：《推薦演算法實戰》項亮
『陸』 頭條發的文章推薦是什麼意思 怎樣提高推薦量
1、頭條發的文章推薦指的就是根據你文章的內容，推薦給有這方面內容需求的讀者，推薦量就是你的文章題目被讀者看到的數量，推薦後面還有一個閱讀量，就是看到你的文章題目的讀者，有多少人點開閱讀了。
2、怎麼增加推薦量呢？首先，最好確保你的文章是原創，而不是抄襲或者照搬，或者稍加修改後就上傳，這樣的話很難得到推薦，因為頭條的後台會智能搜索全網並識別是否為抄襲或偽原創。
3、標題嫌棚一定要吸引人，但是不能誇談畝張，反動，暴力，色情或者極盡誘惑和誘導！
4、內容一定要和標題相匹配，字數盡量不要太少，不要全是圖片，盡量圖文混排，若有條件的話，圖片尺寸保持一致最好，並且圖片上的二維碼，網址，水印等要打上馬賽含者森克！
5、類型選擇要與內容匹配，不要寫了一篇娛樂文章卻選擇了財經頻道，這樣也是會大大減少推薦量的！
6、利用網路熱搜榜，查看時下最熱門事件或熱搜詞，然後查詢相關資料，用自己的話重新編輯並配圖，保持原創，會大大增加推薦量！
『柒』 請問一下UC瀏覽器里頭條推薦原理是什麼的
是的
授權之一就是讀取你手機上安裝了哪坦族些app，有的app還會掃描你的游信襪搜索記錄，聊天內容神激等，現在這個行業很亂的，有的app不賺錢，但是就是通過底層的數據搜集來變現
『捌』 什麼是頭條系去中心化演算法
1、循環去中心化、流量池原則、智能分發
2、疊加推薦
3、時間效應
4、抖音引流6大核心
5、帳號權重演算法
6、把控發布時間
一、去中心化機制、流量池規則、智能分發
抖音給每一個作品都提供了一個流量池，無論你是不是大號、作品質量如何。你之後的傳播效果，就取決於你的作品在這個流量池裡的表現。
而新視頻流量分發以附近和關注為主，再配合用戶標簽和內容標簽智能分發，如新視頻的完播率高，互動率高，這個視頻才有機會持續加持流量。
抖音評價你在流量池中的表現，會參照 4 個標准：① 點贊量 ② 評論量 ③ 轉發量 ④ 完播率
知道了這 4 個標准，我們就要在一開始視頻發出來的時候，想辦法發動所有的你能發動的力量去點贊、評論、轉發、把它播放完。
二、疊加推薦
所謂疊加推薦，是指新視頻都會智能分發100vv左右的播放量，如轉發量達10（舉例），演算法就會判斷為受歡迎的內容，自動為內容加權，疊加推薦給你1000vv，轉發量達100（舉例），演算法持續疊加推薦到10000vv，轉發量達1000（舉例）,再疊加推薦到10wvv，依次累悄州推…所以那些一夜幾百萬播放量的抖音主也蒙逼，不知道發生了神馬，實則是大數據演算法的加權。
三、時間效應規則
我們發現，有些視頻拍出來慶運友之後沒火，過幾天、過一個星期，甚至過了個把月之後，這個視頻卻突然火了。所以這個推薦演算法其實還是很有意思，它會「挖墳」，帶火一些優質的老視頻。
所以你比較看好的一些視頻，即使它一開始沒火，你也要持續去給它去做一些點贊評論，通過朋友圈去轉發一下。他有可能這個星期沒有被推薦，但下個星期有可能就會被推薦。
四、抖音引流6大核心
重點1：視頻的時間需要超過7S（秒）。
重點2：盡量作品以豎屏為先，橫屏盡量少發。
重點3：上傳視頻時，建議選擇分類，並加上相符標簽。
重點4：一定不能植入硬廣
重點5：一定不能讓視頻出現有水印、畫質模糊等問題。
重點6、一定不能有不良的操作，比如說出現武器、出現一些不譽槐該出現的鏡頭和畫面；
五、抖音帳號權重演算法
我們注冊的新帳號一定一定要養號，新帳號前5個作品是重中之重，只要你亂發都會影響你的權重，如果你的帳號平均作品都是在100以下的播放量請採取換號，不然這個號繼續發還是會這樣。
六、把控發布時間
這個邏輯很簡單——什麼時候用戶多，就什麼時候發布。
一般情況下，互聯網產品中午會有一個高峰期，下班之後大概是 19:00~23:00 是另一個高峰期。大家可以選擇這些時間段發，但凌晨的時候也有不少用戶在一直在用。
七、加強粉絲之間的互動、善用評論區
我們每天都有大量用戶評論，我們安排了好幾個人專門去維護用戶的評論，就是回復用戶的問題，和用戶進行互動。這個環節做好了，活躍度、忠誠度都會有很大提升。
『玖』 今日頭條文章推薦規則
在營銷領域我們把流量分為幾種：
1、搜索流量，最大的平台就是
2、電商流量，最大的平台是
3、社交流量，最大是騰訊
4、資訊流量，最大的平台就是今日頭條
還有視頻流量、短視頻流量、音頻流量以及不同具體行業的流量，今天咱們就來聊聊針對閱讀場景的資訊流量，也就是今日頭條的玩兒法。
我們剛做今日頭條的時候遇到一個問題就是文章沒有推薦量，怎麼辦呢？
了解完今日頭條的規則以後，我們總結了兩點：搞定機器 和 搞定人
搞定機器就是為了讓今日頭條的系統判定你的內容是非常好的，然後推薦給更多的用戶。
今日頭條有個消重機制，就是對重復、相似、相關的文章進行分類和比對，你會發現今日頭條幾乎不會同時或者重復給你推送兩條一模一樣的內容。所以想要得到推薦，首先你的內容要盡可能是原創，簡單的復制粘貼是很難得到推薦的。
確保內容的原創性以後，還需要讓頭條給你的內容打標簽，機器會分析你文章中出現的關鍵詞，根據關鍵詞出現的頻率來判斷你文章的標簽，這點跟咱們之前講的玩兒法很像。比如你的文章標題和正文中都出現了很多次媽媽、寶寶、健康這些詞，系統就會知道你這篇文章是母嬰健康方面的內容，就會給你推送給經常閱讀母嬰內容的人群。文章中的虛詞、轉折詞出現頻率也很高，但這些詞不會作為關鍵詞被提取出來。
比如你寫一篇母嬰類的內容，標題是：每天這樣做，你就不用擔心他的成長！
這個標題里就沒有包含重要的關鍵詞，系統就很難去理解你標題講的是什麼。
除了給你的文章打標簽外，系統還會給用戶打標簽，根據用戶的年齡、性別、地理位置、訂閱的頻道、閱讀、點贊、評論過的文章等等數據也給他們打上不同的標簽，然後把標簽匹配度最高的內容，推送給他們，但是系統推送的第一批人數量往往不會太多。
比如系統首次可能只推送給1000個用戶，如果這批用戶的點擊率較高，系統判定用戶非常喜歡這篇內容，會繼續推薦給10000個用戶，如果點擊率仍然維持在較高水平，那麼系統會再次推薦給30000個用戶、50000個用戶甚至100000個用戶 ······但是這個推薦機制也有時效性，一般是24小時，超過24小時推薦量就會逐步衰減。
所以，如果想得到更多推薦，就必須想辦法提高點擊率、用戶閱讀時間、收、評論、轉發等數據，這當中最重要的是點擊率，這些數據的核心是搞定人。
既然要點擊率，那是不是可以用一些標題黨的套路呢？
頭條已經分析了很多標題黨的內容，建立了一個標題黨模型，一旦你的內容和標題黨模型匹配度很高，就會被限制推薦。除了標題黨以外，用戶舉報密集、負面評論過多、無效異常點擊、內容比較陳舊也都會被限制推薦。
不能標題黨，還要讓系統識別出內容，那這標題該怎麼起呢？
在前面的課程中有講過標題的起法，這里再補充幾個小技巧：
1、數字+對比
豆瓣7萬人打9分，中國也有了自己的「超級英雄」電影！
「豆瓣7萬人打9分」，就是突出數字，這個數字往往是比較極端的，要麼很高，要麼很低，「中國也有了自己的超級英雄電影」，這個就是對比，拿國外的超級英雄電影和咱們國內的電影對比。
2、熱點+懸念
《驚奇隊長》結尾彩蛋解析，串聯《復仇者聯盟》1234
《驚奇隊長》剛上映不久，就是個熱點，解析結尾的彩蛋就是留下的懸念。
3、對比+反問
為什麼總磨肆說窮人喜歡發語音，富人喜歡發文字？
拿窮人和富人做對比，加上一個為什麼，就是對比+反問。
以上提到的數字、對比、熱點、懸念、反問這些都是可以交叉組合的，在起標題的時候，你可以在旁邊把這些關鍵詞都列出來作為參考。
起完標題，內容也可以參考上一期音頻的設計套路，這里再補充一點就是加入引導語，我們運營法律類的頭條號比較多，我見過很多律師，內容寫的很好，但是很少有人和他咨詢或者互動，最大的問題就是他們沒有引導。
引導一般有四個目的：引導關注、引導咨詢、引導評論、引導轉發
引導關注和咨詢：可以通過在文章結尾處設置懸念來實現，比如用戶看完了這篇文章，結尾處你又向用戶提了一個有吸引力的問題，告訴用戶如果想了解更多，可以關注你，或者有相關的疑惑也可以私信你，你會在12小時內給他回答。這樣，用戶如果真的咐臘有疑惑，就可能會去私信你。
引導評衡游滑論：可以再結尾處和用戶發起互動邀請，比如：看完這篇文章，你的第一反應是什麼呢？有了這個互動邀請，用戶去評論的動力就會更強。
引導轉發：往往是取決於你最後一句話能否讓用戶的情緒達到最高點，這個一般不太容易，即便是文案高手也未必每次都能在最後讓用戶嗨起來。退而求其次的辦法就是直接告訴用戶，如果對你有啟發，希望你能分享給你關心的人。
最後必須要再強調一點：無論在哪個平台運營，一定要去了解這個平台的規則，我做過一個小調查，大概問了20幾個做過頭條運營的人，只有一兩個看過頭條號後台的頭條學院，你如果想好好做頭條號，一定要去頭條後台看下學院裡面的內容，我講的這些規則在裡面都有公布。
很多時候做好一個平台的運營，沒那麼難，就是靜下心來把他們的規則研究清楚，平台會在這些規則中告訴你，他們想要什麼，給他們想要的，你就會得到更多的曝光。