北京海源有道大數(shù)據(jù)有限公司首先進(jìn)入審核階段，審核通過后系統(tǒng)會(huì)對(duì)內(nèi)容做加權(quán)推薦，也就是冷啟動(dòng)。那什么叫做冷啟動(dòng)呢，其實(shí)就是你新發(fā)表的內(nèi)容不知道能不能火起來，因此系統(tǒng)會(huì)做一個(gè)加權(quán)推薦，將這篇內(nèi)容展示給可能喜歡它的讀者。加權(quán)后內(nèi)容大概會(huì)展現(xiàn)幾千次，而根據(jù)用戶的點(diǎn)擊、分享、收藏、點(diǎn)贊、評(píng)論、觀看時(shí)長(zhǎng)等行為，系統(tǒng)會(huì)判斷哪些人群會(huì)喜歡這篇文章，哪些人群不喜歡。

下面我們將從頭條推薦機(jī)制、文章寫作、微頭條三個(gè)方面去。

一、 頭條推薦機(jī)制

做頭條就一定要知道頭條的推薦機(jī)制。我們創(chuàng)作的內(nèi)容發(fā)表后，會(huì)在頭條系統(tǒng)中經(jīng)歷的歷程如下。

當(dāng)內(nèi)容展現(xiàn)幾千次后，系統(tǒng)會(huì)認(rèn)為已經(jīng)給足了冷啟動(dòng)的機(jī)會(huì)，就會(huì)撤銷對(duì)這一內(nèi)容的加權(quán)，這個(gè)內(nèi)容后續(xù)能不能推出來，就看文章的質(zhì)量了。在冷啟動(dòng)后，系統(tǒng)會(huì)收集到最基礎(chǔ)的推薦效果，如果一篇內(nèi)容推薦效果很好，系統(tǒng)就會(huì)認(rèn)為這篇內(nèi)容是有潛質(zhì)的，就會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)量推薦給更多用戶。北京海源有道大數(shù)據(jù)有限公司要是冷啟動(dòng)的推薦效果差，就說明在冷啟動(dòng)階段點(diǎn)擊率比較低，系統(tǒng)會(huì)認(rèn)為內(nèi)容不適合推薦給其他用戶，就會(huì)減少接下來的推薦量。冷啟動(dòng)階段，內(nèi)容會(huì)被優(yōu)先推薦給粉絲，所以粉絲的數(shù)量 、質(zhì)量、活躍程度、互動(dòng)量、點(diǎn)贊率、評(píng)論率、收藏率、閱讀時(shí)長(zhǎng)就顯得尤為重要了。

系統(tǒng)會(huì)分析用戶可能感興趣的內(nèi)容，然后從整個(gè)大的內(nèi)容池里給當(dāng)前用戶匹配出用戶最感興趣的幾篇內(nèi)容。在給用戶匹配內(nèi)容時(shí)，主要依據(jù)3個(gè)要素，分別是內(nèi)容、用戶、用戶對(duì)內(nèi)容的感興趣程度。用戶對(duì)內(nèi)容的感興趣程度主要體現(xiàn)在冷啟動(dòng)時(shí)以及冷啟動(dòng)過后文章的互動(dòng)量、點(diǎn)贊率、評(píng)論率、收藏率、閱讀時(shí)長(zhǎng)等。如果用戶點(diǎn)擊進(jìn)來看兩眼就走了，系統(tǒng)會(huì)判定你的內(nèi)容不吸引人，也就是系統(tǒng)會(huì)認(rèn)為用戶對(duì)你的內(nèi)容不感興趣，進(jìn)而減少推薦。所以在進(jìn)入推薦流程前，你還要讓系統(tǒng)能夠讀懂你的文章，其中一步就是系統(tǒng)對(duì)文章的關(guān)鍵詞、標(biāo)題的關(guān)鍵詞進(jìn)行特征識(shí)別。

系統(tǒng)會(huì)依據(jù)關(guān)鍵詞識(shí)別，北京海源有道大數(shù)據(jù)有限公司提取文章和標(biāo)題中的關(guān)鍵詞，再根據(jù)關(guān)鍵詞將內(nèi)容進(jìn)行粗分類，然后根據(jù)細(xì)分領(lǐng)域的關(guān)鍵詞對(duì)分類進(jìn)行細(xì)化。

關(guān)鍵詞提取原則1：高頻詞規(guī)則，會(huì)提取文章中高頻出現(xiàn)的關(guān)鍵詞。

關(guān)鍵詞提取原則2：獨(dú)特性規(guī)則，在大部分文章經(jīng)常出現(xiàn)的關(guān)鍵詞不會(huì)被認(rèn)為是文章的關(guān)鍵詞，如虛詞：的、地、而、嗎等，轉(zhuǎn)折詞：雖然、但是、因?yàn)椤⑺�以。�?nèi)容本身情況也會(huì)影響推薦，創(chuàng)作能力的穩(wěn)定性，北京海源有道大數(shù)據(jù)有限公司系統(tǒng)會(huì)對(duì)創(chuàng)作者的創(chuàng)作能力進(jìn)行評(píng)估，如果文章質(zhì)量不穩(wěn)定系統(tǒng)就無法評(píng)估，就會(huì)影響推薦效果。

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