‘壹’ 今日头条的新闻推荐算法是怎样的呢
今日头条开始逐步引入个性化推荐的策略。他们所采用的，是协同过滤（Collaborative Filtering）** + 基于内容推荐，直到今天依然构成今日头条推荐算法的基础。
（协同过滤）是一个很好的方法，直到今天我们还一直使用。但缺点也很明显，对于没有行为（记录）的文章，没办法推荐，所以没办法用于文章的冷启动。所以我们引入了基于内容推荐的策略。比如计算文章的分类、文章的关键词，然后根据用户对文章的阅读、浏览等信息，细化用户的个人资料。——这样子，如果文章是和科技相关的，而用户的个人资料也显示科技相关，那么就算匹配。”
在之后的工作，是把特征、模型做得更加细化。比如，文章实体词的抽取。我们最近对文章的分析，已经做得很细，可以精确地提取实体词。我们近期引入了‘词嵌入’（word embedding）方法，做向量化的分析，还引入 LDA 的方法，进行 topic 分析等等。
‘贰’ 今日头条自媒体的推荐是什么意思
根据您的描述总结如下：
争取在今日头条上首发你的文章，因为这也是今日头条推荐机制的一个标准。首发原创是根据后台的文章来判别，如果文章之前有发过的话，机器会自动进行消重减少推荐。
阅读量，阅读得越多被推荐的也会越多，因为阅读量一直都是一个很硬性的标准，很大一定程度上反映了文章吵举的受欢迎程度，你可以多站内站外推广选择自己的文章。
多号召别人在文章底部互动交流，你自己也可以参与到互动中去，互动情况是今日头条文章推荐机制中很重要的一个标准，很多时候你会看到这种情况，一个不怎么样的文章底部骂声不断有很多的互动，结果推荐展现就是多，因为本身有争议的话题就是有看点的。
标题吸引眼球，有点击欲望，这点不用多说，点击多阅读就多，阅读多相应的推荐也会多。
让更多的人订阅你的头条号，这一点从二方面来说，一方面是审核通过的文章会及时推荐给订阅者，订阅者与文章的互动(包括点击、顶、收藏、转发等动作)，会加强上面说的互动属性，从而导致更多薯备的推荐。另一方面，订阅的人多也能大大增加文章的阅读量。
标签。文章内容是有标签的，今日头条推荐文章时会对会根据文章的内容打上标签，这些标签和用户身上带的标签匹配时，推荐数碰毁就容易多推。所以也是可以在内容和标题里多次出现一些关键词，提高这些关键词热度。
头条号历史表现要良好，少一些违规违禁。
发布文章的时候设置文章频道，频道是可选的，你选择了频道以后，今日头条可以帮助我们的机器更准确的将文章分类进行推荐。
注意发布时间，文章审核通过后短时间获得的阅读量、点击、互动越多，相应的展现也会推荐越多，就跟新浪热门微博一样有一个瞬时转发率，所以发力也要找准时间，一方面根据你的公众号阅读数据做统计，另一方面根据移动互联网用户的一个普遍阅读时间段做参考，找好你的发布时间。
保证文章具有很好的质量，这点肯定是必须的，这一点做好了，前面的这些因素完全会提高。
‘叁’ 今日头条的文章推荐机制怎么用
今日头条的slogan很清楚的告诉了我们，它的文章推荐机制是个性化推荐机制，最大化保证推送的精准度，尽量保证对的文章推荐给对的人，归根到底这个推荐算法关键是还在于对海量用户行为的数据分析与挖掘，个性化推荐的平台有很多，也许各家算法略有不同，但最终目的都是殊途同归，为实现最精准的内容推荐。
今日头条的文章个性化推荐机制主要是：
相似文章主题相似性的推荐：通过获取与用户阅读过文章的相似文章来进行推荐。
基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理信息的用户，会推荐与之相匹配的城市的热门文章。
基于文章关键词的推荐：对于每篇文章，提取关键词，作为描述文章内容的一种特征。然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐。
基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内用户阅读习惯，找出热门文章，对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。
基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据用户的站外好友，获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。
基于用户长期兴趣关键词的推荐：通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。
基于相似用户阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的用户动作相似性，进行阅读内容的交叉性推荐。
基于站点分布来源的内容推荐：通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐。
麻烦请采纳，谢谢。
‘肆’ 今日头条是怎样做到精准算法推荐
今日头条借助个性化推荐提高用户浏览新闻的时长，个性化推荐中最常用的算法就是协同过滤算法，包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。说成人话就是，与你同类的人喜欢什么，就给你推什么新闻，看了A新闻的人也浏览了B新闻，那么就给你推荐B新闻。
同时，根据用户的浏览轨迹和偏好，不断更新迭代用户的标签（用户画像），提升推荐的准确率。
个性化推荐中比较难的就是冷启动阶段，无法判断用户的偏好，因为难以推荐能吸引用户眼球的新闻。达观数据采用的是多种策略来改善冷启动用户的推荐质量，最重要的一点就是需要秒级生成用户画像，快速完成冷热转换，确保用户留存率。
‘伍’ 猜你喜欢是如何猜的——常见推荐算法介绍
自从头条系的产品今日头条和抖音火了之后，个性化推荐就进入了大众的视野，如果我们说搜索时人找信息的话，那么推荐就是信息找人。搜索是通过用户主动输入索引信息告诉机器自己想要的东西，那么推荐的这个索引是什么才能让信息找到人呢？
第一类索引是“你的历史”，即基于你以前在平台上对某物品产生的行为(点赞，转发，评论或者收藏），寻找与你产生过相似行为的用户所喜欢的其他物品或者与你喜欢的物品相似的其他物品来为你推荐。这一基于用户行为相似的算法有：协同过滤算法、基于内容的推荐算法和基于标签的推荐算法。
基于用户的协同过滤算法是寻找与A用户有相似行为的所有B用户所喜欢的而A用户还不知道的物品推荐给A用户 。该算法包括两个步骤：
-根据用户所喜欢的物品计算用户间相似度，找到与目标用户相似的用户集合；
-找到该用户集合所喜欢的而目标用户所不知道的物品。
那么，找出一批物品以后哪个先推荐哪个后推荐？用户间相似程度大的先推荐，用户对物品的感兴趣程度大要先推荐。即假设A用户与B用户的相似程度为0.9，与C用户的相似程度为0.7，用户B喜欢物品a和物品b的程度分别为1和2，用户C喜欢物品a和物品b的程度分别为0.1和0.5，那么先推荐物品b。多个用户多个物品，只要拟定了用户间的相似度和用户对物品的感兴趣程度，即可对物品进行打分并且进行综合排序。
基于物品的协同过滤算法是根据用户行为而不是物品本身的相似度来判断物品的相似度 ，即如果物品A和物品B被很多的用户同时喜欢，那么我们就认为物品A和物品B是相似的。该算法也是包括两个步骤：
-根据用户行为计算物品间的相似度；
-根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。
与UserCF相似的是，同样会遇到推荐的先后顺序问题，那么ItemCF所遵循的原则是：物品间相似程度大的先推荐，用户对物品的感兴趣程度大要先推荐。假设用户对物品a和物品b感兴趣的程度分别为1和0.5，物品a与物品c和物品d的相似度分别为0.5和0.1，物品b与物品c和物品d的相似度分别为0.3和0.4，那么先推荐物品d。用户喜欢多个物品，并且多个物品与其他物品都有相似的情况下，只要拟定了用物品间的相似度和用户对物品的感兴趣程度，即可对物品进行打分并且进行综合排序。
协同过滤算法的核心都是通过用户行为来计算相似度，User-CF是通过用户行为来计算用户间的相似度，Item-CF是通过用户行为来计算物品间的相似度。
推荐算法很重要的一个原理是为用户推荐与用户喜欢的物品相似的用户又不知道的物品。物品的协同过滤算法是通过用户行为来衡量物品间的相似（喜欢物品A的用户中，同时喜欢物品B的用户比例越高，物品A与物品B的相似程度越高），而基于内容的推荐算法衡量则是通过物品本身的内容相似度来衡量物品间的相似。
假如，你看了东野圭吾的《解忧杂货店》，那么下次系统会给你推荐东野圭吾的《白夜行》。假设你看了小李子的《泰坦尼克号》，系统再给你推荐小李子的《荒野猎人》。
该算法与前两种不同的是，将用户和物品之间使用“标签”进行联系，让用户对喜欢的物品做记号（标签），将同样具有这些记号（标签）的其他物品认为很大程度是相似的并推荐给用户。其基本步骤如下：
统计用户最常用的标签
对于每个标签，统计最常被打过这个标签次数最多的物品
将具有这些标签最热门的物品推荐给该用户
目前，国内APP中，豆瓣就是使用基于标签的推荐算法做个性化的推荐。
第二类索引是“你的朋友”，基于你的社交好友来进行推荐，即基于社交网络的推荐。例如，微信看一看中的功能“朋友在看”就是最简单的基于社交网络的推荐，只要用户点击公众号文章的“在看”，就会出现在其好友的“朋友在看”的列表中。
复杂一点的算法会考虑用户之间的熟悉程度和兴趣的相似度来进行推荐。目前，在信息流推荐领域，基于社交网络进行推荐的最流行的算法是Facebook的EdgeRank算法,即为用户推荐其好友最近产生过重要行为（评论点赞转发收藏）的信息。
第三类索引是“你所处的环境”，基于你所处的时间、地点等上下文信息进行推荐。例如，我们看到很APP中的“最近最热门”，就是基于时间上下文的非个性化推荐；以及，美团和饿了么这些基于位置提供服务的APP中，“附近商家”这一功能就是基于用户位置进行推荐。高德地图在为用户推荐驾驶路线时，会考虑不同路线的拥堵程度、红绿灯数量等计算路线用和路程距离再进行综合排序推荐。
很多时候，基于时间上下文的推荐会协同过滤这类个性化推荐算法结合使用。例如，在使用协同过滤推荐策略的时候，会将时间作为其中一个因素考虑进入推荐策略中，最近的信息先推荐。
以上就是常见的推荐算法。作为产品人，我们不需要知道如何实现，但是我们必须知道这些推荐算法的原理，知道在什么场景下如何去做推荐才能提升推荐的效率，这才是产品经理的价值所在。
参考资料：《推荐算法实战》项亮
‘陆’ 头条发的文章推荐是什么意思 怎样提高推荐量
1、头条发的文章推荐指的就是根据你文章的内容，推荐给有这方面内容需求的读者，推荐量就是你的文章题目被读者看到的数量，推荐后面还有一个阅读量，就是看到你的文章题目的读者，有多少人点开阅读了。
2、怎么增加推荐量呢？首先，最好确保你的文章是原创，而不是抄袭或者照搬，或者稍加修改后就上传，这样的话很难得到推荐，因为头条的后台会智能搜索全网并识别是否为抄袭或伪原创。
3、标题嫌棚一定要吸引人，但是不能夸谈亩张，反动，暴力，色情或者极尽诱惑和诱导！
4、内容一定要和标题相匹配，字数尽量不要太少，不要全是图片，尽量图文混排，若有条件的话，图片尺寸保持一致最好，并且图片上的二维码，网址，水印等要打上马赛含者森克！
5、类型选择要与内容匹配，不要写了一篇娱乐文章却选择了财经频道，这样也是会大大减少推荐量的！
6、利用网络热搜榜，查看时下最热门事件或热搜词，然后查询相关资料，用自己的话重新编辑并配图，保持原创，会大大增加推荐量！
‘柒’ 请问一下UC浏览器里头条推荐原理是什么的
是的
授权之一就是读取你手机上安装了哪坦族些app，有的app还会扫描你的游信袜搜索记录，聊天内容神激等，现在这个行业很乱的，有的app不赚钱，但是就是通过底层的数据搜集来变现
‘捌’ 什么是头条系去中心化算法
1、循环去中心化、流量池原则、智能分发
2、叠加推荐
3、时间效应
4、抖音引流6大核心
5、帐号权重算法
6、把控发布时间
一、去中心化机制、流量池规则、智能分发
抖音给每一个作品都提供了一个流量池，无论你是不是大号、作品质量如何。你之后的传播效果，就取决于你的作品在这个流量池里的表现。
而新视频流量分发以附近和关注为主，再配合用户标签和内容标签智能分发，如新视频的完播率高，互动率高，这个视频才有机会持续加持流量。
抖音评价你在流量池中的表现，会参照 4 个标准：① 点赞量 ② 评论量 ③ 转发量 ④ 完播率
知道了这 4 个标准，我们就要在一开始视频发出来的时候，想办法发动所有的你能发动的力量去点赞、评论、转发、把它播放完。
二、叠加推荐
所谓叠加推荐，是指新视频都会智能分发100vv左右的播放量，如转发量达10（举例），算法就会判断为受欢迎的内容，自动为内容加权，叠加推荐给你1000vv，转发量达100（举例），算法持续叠加推荐到10000vv，转发量达1000（举例）,再叠加推荐到10wvv，依次累悄州推…所以那些一夜几百万播放量的抖音主也蒙逼，不知道发生了神马，实则是大数据算法的加权。
三、时间效应规则
我们发现，有些视频拍出来庆运友之后没火，过几天、过一个星期，甚至过了个把月之后，这个视频却突然火了。所以这个推荐算法其实还是很有意思，它会“挖坟”，带火一些优质的老视频。
所以你比较看好的一些视频，即使它一开始没火，你也要持续去给它去做一些点赞评论，通过朋友圈去转发一下。他有可能这个星期没有被推荐，但下个星期有可能就会被推荐。
四、抖音引流6大核心
重点1：视频的时间需要超过7S（秒）。
重点2：尽量作品以竖屏为先，横屏尽量少发。
重点3：上传视频时，建议选择分类，并加上相符标签。
重点4：一定不能植入硬广
重点5：一定不能让视频出现有水印、画质模糊等问题。
重点6、一定不能有不良的操作，比如说出现武器、出现一些不誉槐该出现的镜头和画面；
五、抖音帐号权重算法
我们注册的新帐号一定一定要养号，新帐号前5个作品是重中之重，只要你乱发都会影响你的权重，如果你的帐号平均作品都是在100以下的播放量请采取换号，不然这个号继续发还是会这样。
六、把控发布时间
这个逻辑很简单——什么时候用户多，就什么时候发布。
一般情况下，互联网产品中午会有一个高峰期，下班之后大概是 19:00~23:00 是另一个高峰期。大家可以选择这些时间段发，但凌晨的时候也有不少用户在一直在用。
七、加强粉丝之间的互动、善用评论区
我们每天都有大量用户评论，我们安排了好几个人专门去维护用户的评论，就是回复用户的问题，和用户进行互动。这个环节做好了，活跃度、忠诚度都会有很大提升。
‘玖’ 今日头条文章推荐规则
在营销领域我们把流量分为几种：
1、搜索流量，最大的平台就是
2、电商流量，最大的平台是
3、社交流量，最大是腾讯
4、资讯流量，最大的平台就是今日头条
还有视频流量、短视频流量、音频流量以及不同具体行业的流量，今天咱们就来聊聊针对阅读场景的资讯流量，也就是今日头条的玩儿法。
我们刚做今日头条的时候遇到一个问题就是文章没有推荐量，怎么办呢？
了解完今日头条的规则以后，我们总结了两点：搞定机器 和 搞定人
搞定机器就是为了让今日头条的系统判定你的内容是非常好的，然后推荐给更多的用户。
今日头条有个消重机制，就是对重复、相似、相关的文章进行分类和比对，你会发现今日头条几乎不会同时或者重复给你推送两条一模一样的内容。所以想要得到推荐，首先你的内容要尽可能是原创，简单的复制粘贴是很难得到推荐的。
确保内容的原创性以后，还需要让头条给你的内容打标签，机器会分析你文章中出现的关键词，根据关键词出现的频率来判断你文章的标签，这点跟咱们之前讲的玩儿法很像。比如你的文章标题和正文中都出现了很多次妈妈、宝宝、健康这些词，系统就会知道你这篇文章是母婴健康方面的内容，就会给你推送给经常阅读母婴内容的人群。文章中的虚词、转折词出现频率也很高，但这些词不会作为关键词被提取出来。
比如你写一篇母婴类的内容，标题是：每天这样做，你就不用担心他的成长！
这个标题里就没有包含重要的关键词，系统就很难去理解你标题讲的是什么。
除了给你的文章打标签外，系统还会给用户打标签，根据用户的年龄、性别、地理位置、订阅的频道、阅读、点赞、评论过的文章等等数据也给他们打上不同的标签，然后把标签匹配度最高的内容，推送给他们，但是系统推送的第一批人数量往往不会太多。
比如系统首次可能只推送给1000个用户，如果这批用户的点击率较高，系统判定用户非常喜欢这篇内容，会继续推荐给10000个用户，如果点击率仍然维持在较高水平，那么系统会再次推荐给30000个用户、50000个用户甚至100000个用户 ······但是这个推荐机制也有时效性，一般是24小时，超过24小时推荐量就会逐步衰减。
所以，如果想得到更多推荐，就必须想办法提高点击率、用户阅读时间、收、评论、转发等数据，这当中最重要的是点击率，这些数据的核心是搞定人。
既然要点击率，那是不是可以用一些标题党的套路呢？
头条已经分析了很多标题党的内容，建立了一个标题党模型，一旦你的内容和标题党模型匹配度很高，就会被限制推荐。除了标题党以外，用户举报密集、负面评论过多、无效异常点击、内容比较陈旧也都会被限制推荐。
不能标题党，还要让系统识别出内容，那这标题该怎么起呢？
在前面的课程中有讲过标题的起法，这里再补充几个小技巧：
1、数字+对比
豆瓣7万人打9分，中国也有了自己的“超级英雄”电影！
“豆瓣7万人打9分”，就是突出数字，这个数字往往是比较极端的，要么很高，要么很低，“中国也有了自己的超级英雄电影”，这个就是对比，拿国外的超级英雄电影和咱们国内的电影对比。
2、热点+悬念
《惊奇队长》结尾彩蛋解析，串联《复仇者联盟》1234
《惊奇队长》刚上映不久，就是个热点，解析结尾的彩蛋就是留下的悬念。
3、对比+反问
为什么总磨肆说穷人喜欢发语音，富人喜欢发文字？
拿穷人和富人做对比，加上一个为什么，就是对比+反问。
以上提到的数字、对比、热点、悬念、反问这些都是可以交叉组合的，在起标题的时候，你可以在旁边把这些关键词都列出来作为参考。
起完标题，内容也可以参考上一期音频的设计套路，这里再补充一点就是加入引导语，我们运营法律类的头条号比较多，我见过很多律师，内容写的很好，但是很少有人和他咨询或者互动，最大的问题就是他们没有引导。
引导一般有四个目的：引导关注、引导咨询、引导评论、引导转发
引导关注和咨询：可以通过在文章结尾处设置悬念来实现，比如用户看完了这篇文章，结尾处你又向用户提了一个有吸引力的问题，告诉用户如果想了解更多，可以关注你，或者有相关的疑惑也可以私信你，你会在12小时内给他回答。这样，用户如果真的咐腊有疑惑，就可能会去私信你。
引导评衡游滑论：可以再结尾处和用户发起互动邀请，比如：看完这篇文章，你的第一反应是什么呢？有了这个互动邀请，用户去评论的动力就会更强。
引导转发：往往是取决于你最后一句话能否让用户的情绪达到最高点，这个一般不太容易，即便是文案高手也未必每次都能在最后让用户嗨起来。退而求其次的办法就是直接告诉用户，如果对你有启发，希望你能分享给你关心的人。
最后必须要再强调一点：无论在哪个平台运营，一定要去了解这个平台的规则，我做过一个小调查，大概问了20几个做过头条运营的人，只有一两个看过头条号后台的头条学院，你如果想好好做头条号，一定要去头条后台看下学院里面的内容，我讲的这些规则在里面都有公布。
很多时候做好一个平台的运营，没那么难，就是静下心来把他们的规则研究清楚，平台会在这些规则中告诉你，他们想要什么，给他们想要的，你就会得到更多的曝光。