应用推送算法

⑴ android 消息推送是什么，消息推送一般是怎么做的

⑵ 个性化推荐算法

随着算法的普及，大量的产品有了个性化推荐的功能，这也成为内容类产品的标配。个性化定制化逐渐成为了互联网思维的新补充，被提升到了越来越重要的地位。算法推荐经过了很长一段时间的发展，才逐渐达到能给用户惊喜的阶段。比如在电商领域，推荐算法可以挖掘用户潜在购买需求，缩短用户选取商品的时间，提升用户的购物体验；在新闻或段视频领域，推荐算法可以推送用户喜欢的内容，提高用户的阅读效率，减少用户选择内容的时间，也增加了用户在产品上的停留时长。

算法应用阶段

内容类产品发展初期，推荐算法一般为“热度算法”，就是系统把热点内容优先推荐送给用户，完成热点内容的高阅读率。在积累了一定的用户数据后，会发现用户阅读内容过于集中于热点信息，长尾信息中的优质资源往往被忽略，造成资源浪费。“千人一面”的状况已不是一个优质的解决方案，所以算法逐渐演变为“个性化推荐”，也就是协同过滤的方法论支撑下的一种算法。协同过滤能很好的根据用户的喜好，推荐匹配的内容，减少资源浪费，增加用户使用的友好体验。真正做到“千人千面”。

推荐算法的信息来源

第三方数据

一个新系统在初期没有数据积累的情况下，可与第三方合作，互授部分信息共享。比如，很多系统支持微信登陆，这时候可以获取客户的微信信息，生活地点，部分生活习惯等。同时会获取用户的社交信息，共同好友越多表明圈子越相似，可以推荐更多相似的内容。

用户行为数据

记录用户在系统内的使用习惯，可以准确的描述单个用户的行为特征，爱好特征等有效的信息，系统根据提取出的分析结果，将内容与之匹配，完成更精准的推荐。如，某用户经常浏览体育信息，系统将对应推荐更多体育相关的咨询，省去用户搜索筛选的时间。

基于生活习惯

基于生活习惯，生活常识的推荐，往往也可以作为内置的一个信息来源途径。比如，外卖的app推荐用户的餐厅，一般默认是位置优先，就近推荐，如果是快中午的时间段使用，系统默认推荐午餐，其次是晚餐。靠生活常识作出的系统算法，可以更符合人类的习惯，给用户更好的体验。

热度算法

热度算法简单的说就是把最核心的内容优先推荐，用新闻举例，每一条新闻都具有实效性，随着时间的推移，该条新闻的关注度降低，关注点被新的热点新闻取代。量化以上的过程，把各个影响因素设定为变量，会得出以下的公式：

新闻热度=初始热度分+用户交互热度分-衰减热度分

初始热度分为新闻产生时，系统对新闻主体的预判热度值。预判的分值一般为以下两种模式，一种情况，按照新闻类别的不同，娱乐新闻大于财经新闻，大于国际新闻，大于文化新闻等等系统的预设，依次给出不同的初始热度分；另一种情况，系统预置热词词库，用新闻的关键词和词库的去匹配，匹配度高的，初始热度分高。

用户的交互热度分也是一个变量，先要明确用的哪些行为会影响新闻热度，然后对这些行为量化，加权或打分等方式。例如，网易云音乐，用户的听歌，重复循环，收藏，评论，分享等行为，系统为每一种行为打分，求和后得出用户交互的热度分：

用户交互热度分=听歌X10+循环X5+收藏X10+评论X5+分享X3

此公式还可以继续细化，每一种操作的分值也可以作为变量，在产品前期时，传播产品为主要任务，所以分享的加权要大一些，随着网易云的发展，社区的概念逐渐强化，评论区互动的加权会加大，所以评论的分值会增加，系统随时调整分数加权，得出更准确的用户交互的影响值。

衰减热度分是一个随时间变化而变化的数值，往往是一个函数的表达。用新闻举例，新闻的热度会随着时间的推移而衰减，并且趋势是越来越快，人们在接受新的热点后，迅速忘记“旧闻”，直至热度趋近于零。根据理论数据，构建函数，准确的表达衰减分值。

还有很多其他的影响因素，比如传播次数，传播层数，停留时长等等，都会影响热度值，要想更精准的表达，就需要把涉及到的因素都作为变量，不断完善算法，才能更精准的完成推荐。

个性化推荐算法

随着用户量的增加，产品日活的增加，用户也不能仅限于千人一面热点阅读的模式中，个性化推荐在此时显得尤为重要。个性化推荐有两种常见的解决方案，一种是基于内容的推荐算法，推荐内容往往是根据用户的使用习惯得来，较为精准；另一种是基于用户的协同推荐算法，系统会根据以往使用内容，为用户建模，然后根据群体中个体的使用习惯，推荐更多超预期的内容，达到预测推荐的效果。

基于内容的推荐算法-预期内

基于内容的推荐算法，靠收集用户的使用习惯，进而推荐相关的内容。系统使用分词库匹配、关键词匹配等等方式，达到内容的匹配，做到内容的精确划分。比如，用户浏览了某部科幻电影，系统就会按照该电影所对应的标签，如科幻，然后系统推荐相同标签的影片给用户。

这样的推荐方案，确定性强，推荐的内容都是根据用户的历史来确定，不能挖掘用户的潜在需求。

基于用户的协同推荐-超预期

做到精准推荐后，系统会继续挖掘更潜在的推荐需求，给用户超预期的推荐体验。这就到了基于用户协同推荐的阶段。简单的说，这种算法是增加了用户建模的环节，将同标签的用户群分，对比群体中单个个体的特征，默认这种特征为这类人的潜在特征，再将此特征内容推荐给同标签的用户，达到超预期的推荐效果。

比如，某用户购买了一个苹果手机，系统会将此用户归类为果粉，系统识别出很多果粉除了买苹果的商品，还会购买小米作为备用机，这个特征会被系统识别为潜在需求，推荐给果粉，减少果粉选择备用机的时间。

这样的推荐算法，不仅能完成精准的推荐，还能给用户小惊喜，让系统“有温度”。但是这样的推荐方式，往往需要积累了大量用户资料为基础，才可以精确的完成。

⑶ 信息流的那点事：3 推荐算法是如何实现的

讲完信息流流行的原因（ 信息流的那点事：2 为什么信息流如此流行 ），这一篇，我们来从产品的视角，来看看推荐算法在技术上是如何实现的。

根据需要的技术和运营成本，可以将主流的推荐算法分为三类：基于内容元数据的推荐、基于用户画像的推荐、基于协同过滤算法的推荐。

基于元数据的推荐是比较基础的推荐算法，基本原理是给内容打标签，具体元数据的选取根据的内容有所不同，比较通用的角度有内容的关键词、类型、作者、来源等，打开一款头条类app，选择屏蔽一条内容，就可以看到一些该内容的元数据颤差举。

有了内容的元数据，就可以根据内容间的关联，可以进行相关内容的推荐，喜欢看奇葩说的用户，可能也会喜欢看同是米未传媒出品的饭局的诱惑。根据内容的元数据，也可以记录并逐渐明确用户的内容偏好，进行数据积累，便于结合用户的喜好进行对应的精准推荐，这也就是下面要说的基于用户画像的推荐的内容。

用户画像，类比一下就是给用户打标签，主要由三部分组成：用户的基础数据（年龄、性别等）、应用使用数据（应用使用频率、时长等）和内容偏好数据（喜好的内容分类、种类等）。

对于基础数据，不同年龄的用户的内容偏好有很大差异，年轻人可能更喜欢新歌热歌，而中年人可能更爱听怀旧一些的歌曲；根据应用使用数据，可以进行用户分层，活跃用户可以多推荐内容促进使用，快要流失用户可以推送一些打开率较高的内容来挽回，运营活动也可以更有针对性；基于内容偏好数据，可以记录并逐渐明确用户的内容偏好，从而进行更精准的推荐，从爱看娱乐新闻，到爱看国内明星，再到爱看某个小鲜肉，随着内容偏好数据的逐步积累，头条类产品的推荐也就越精确。

协同过滤算法，简单来说，茄碧就是寻找相近的用户或内容来进行推荐，主要有基于用户的协同过滤推荐和基于项目的协同过滤推荐两种。

（1）基于用户的协同过滤推荐

基于用户的协同过滤推荐算法，就是通过算法分析出与你内容偏好相近的用户，将他喜欢的内容推荐给你，这种推荐给你志同道合的人爱看的内容的思路，更相近于生活中的朋友作为同道中人的推荐。举例来说，如果你喜欢ABC，而其他用户在和你一样喜欢ABC的同时，还都喜欢D，那么就会把D推荐给你。

（2）.基于内容的协同过滤推荐

基于内容的协同过滤推荐算法，就是通过算法分析出内容和内容之间的关联度，根据你喜欢的内容推荐最相关庆迹的内容，常见的看了这个内容的用户85%也喜欢xxx，就是这种思路。举例来说，如果你喜欢A，而喜欢A的用户都喜欢B，那么就会把B推荐给你。

相比于纯粹的基于内容元数据的推荐，基于内容的协同过滤推荐更能发现一些内容间深层次的联系，比如罗辑思维经常推荐各种内容，仅仅根据内容元数据来推荐，一集罗辑思维最相关的应该是另外一集，并不能推荐内容元数据相关性不太大的节目里推荐的内容；但由于可能很多用户看完后都会搜索查看节目里推荐的内容，基于内容的协同过滤推荐就会发现两者的相关性，进行推荐。

介绍推荐算法的思路时，我们一直谈到一个词“内容偏好”，这也就是实现推荐算法时一个核心的问题——需要通过怎样的数据，才能判定用户的内容偏好？主流的思路有一下三种：

让用户手动选择，显然是最简单的思路，然而由于选择的空间必然有限，只能让用户从几个大类中间挑选，无法涵盖全部内容的同时，粒度过大推荐也就很难精准。而且刚打开应用就让用户选择，或者是让用户使用一段时间后在去补充选择，这样的操作都太重可能造成用户流失。

既然手动选择很难实现，我们就需要从用户的使用数据中挖掘，主流的思路就是根据用户一些主动操作来判断，点击阅读了就说明喜欢，点了赞或者回复分享就是特别喜欢，如果跳过了内容就减少推荐，点击了不感兴趣，就不再推荐。

根据用户使用的操作来判断内容偏好，在不断地使用中积累与细化数据，对内容偏好的判断也就越来越准确，这就是头条系应用的主要策略，这样的策略对于下沉市场的不愿做出主动选择的沉默用户，是一个非常适合的策略，但这样只看点击与操作，不关注内容实际质量的策略也会造成标题党、内容低俗等问题，在后文会进一步介绍。

既然选择不能完全代表用户的内容偏好，如何使判断更加精准呢？就要从一些更加隐性的数据入手了，比如对于文章，除了点击，阅读时间，阅读完成度，是否查看文章的相关推荐内容，都是可以考虑的角度，相比纯粹的点击判断，可以一定程度上解决标题党的问题。再比如看视频，如果快进次数过多，虽然看完了，可能也不是特别感兴趣，而值得反复回看的内容，命中内容偏好的几率就相对较高。

介绍完了推荐算法的原理与数据来源，让我们来试着还原一下一条内容的完整分发流程。

首先，是内容的初始化与冷启动。可以通过算法对内容进行分析提取或者人工处理，提取内容的来源、分类、关键词等元数据，再根据用户画像计算内容兴趣匹配度，分发给有对应内容偏好的用户，,也可以通过内容原匹配度,向关系链分发,完成内容的冷启动。

然后，可以根据用户阅读时间，阅读完成度,互动数等数据，对该内容的质量进行分析，相应的增加或者减少推荐,实现内容动态分发调节。

最后，就是协同过滤算法发挥作用的时间，对于优质内容，可以通过基于用户的协同过滤推荐，推荐给与该内容受众有类似爱好的用户，也可以基于项目的协同过滤推荐，推荐给爱观看同类内容的用户,让优质内容的传播不在局限于关系链。

在真正的推荐算法实现过程中，除了基础的内容原匹配度,内容匹配度和内容质量,还有很多值得考虑的问题，比如新闻通知等时效性内容就要短时间加权，超时则不推荐；对于用户的内容偏好也不能永远维持，随着时间用户可能会喜欢新的内容，如果一定时间内用户对以前喜欢的内容不感兴趣，就要减少该种类推荐；还有为了不陷入越喜欢越推荐，最后全部是一种内容，让用户厌烦的境地，对于用户的偏好也要设定一个上限；为了保持新鲜度，需要帮助用户发现他可能喜欢的新内容.....

最后，通过数据可以了解我们如何阅读这篇文章，但任何数据都无法准确描述我们阅读后的感受与收获；再高级的算法也只是算法，它虽然可能比我们更了解我们实际的的内容偏好，但无法了解到我们对于内容的追求。

这可能也就是头条系产品虽然收获了巨大成功，但也收到了标题党、低俗化、回音室效应等指责的原因，下一篇，让我们来聊聊，信息流产品的面临的问题与可能的解决方法。

⑷ 今日头条的推送算法好吗

您好，今日头条的推送算法是基于日常的浏览历史来进行计算的，作为某个类型的喜好人群作为基数推荐。
如果您不喜欢某一类的内容，可以刻意地不去看该领域的内容，逐渐地头条就会减少推送，直至没有。
希望能够帮助到您。

⑸ 大数据的精准推送是什么算法

大数据的精准推送是新媒体根据对大数据的信息化处理从而将人们想看的新闻、视频、段子、商品等置于优先位置的一种算法。算法推送即是一种编码程序，它可以对大数据时代泛滥的新闻信息进行分类、标签、整合、排序，然后通过特定的运算把输入数据转化为输出结果，再以特定的需求，有针对性地给相关用户进行推送。现在新闻传播及社交媒体之中存在的个性化推荐机制便是在算法推送的基础上，通过对受众的兴趣爱好特性，以及用户之间的社交关系进行多重分析，深度解析用户的需求，从而进行个性化的推送。

⑹ 现在流行的消息推送机制是怎么实现的

现在流行的消息推送实现方式，主要为长链接方式实现。其原理是客户端主动和服务器建立TCP长链接，长链接建立之后，客户端定期向服务器发送心跳包用于保持链接，当有消息要发送的时候，服务器可以直接通过这个已经建立好的长链接，将消息发送到客户端。

个推作为国内移动推送领域的早期进入者，于2010年推出个推消息推送SDK产品，十余年来持续为移动开发者提供稳定、高效、智能的消息推送服务，成功服务了人民日报、新华社、CCTV、新浪微博等在内的数十万APP客户。个推消息推送，也是运用的长链接方式实现消息推送的，其长链接稳定性高、存活好，消息送达率高。开发者通过集成个推消息推送SDK，即可简单、快捷地实现Android和iOS平台的消息推送功能，有效提高产品活跃度、增加用户留存。

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个推消息推送工作原理