头条不是第一个做新闻推荐的，但是技术上今日头条有几个特别有想象力的点。 推荐冷启动 c o l ds t a r t 推荐系统里面的冷启动一直是一个很大的问题。 当新用户加入时，一般需要给用户一个初始兴趣值。 比较常见的做法，比如 q u o r a ，z h i h u ，p i n t e r e s t 是让人手选感兴趣的话题；另外一个做法 是给一些初始歌曲或者电影让人选喜欢或者不喜欢， 然后生成一个初始值。 无论哪一个做法， 用户的行为数据都不足以产生高质量的推荐。 以 p i n t e r e s t 为例，因为主要用户是女性，所以初始值大部分推荐的内容都是女装时尚的。 我大约认真 p i n 了两个月，才把推荐内容洗到直男的科技建筑。 而头条将微博账户和兴趣绑定在一起， 所以当用微博帐号登录的时候， 一开始的初始兴趣分 布就和人的微博记录匹配上了。 今日头条则选择了另一种解决方案— — 通过对用户微博账号的分析建立一个“ 兴趣图谱” ，即 根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群 组、机型、使用时间等来数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。 社交关系、社交行为即用户 和用户之间的交流状况，可以根据二者间的共同好友数、相互评论熟、@数等来做度量。 泛阅读产品“ 今日头条” 是如何基于微博兴趣图谱做个性化推荐的？ 说起来很简单，做起来也并不复杂，其实头条也不是第一个做这个的。 但有意思的一点是头条主打的是泛阅读，所以，推荐即便比较一般，因为推荐的量大，用户 还是非常容易在推荐的内容里找到感兴趣的。 相应的， 很多用类似的思路做精品阅读的， 基 本都做不下去。 类似的思路让我想起了 o r b e u s 的 p h o t o t i me ，人脸识别并不难，但是让用户手机上的照片 圈出每一个人脸是什么人却是很大的工作量。p h o t o t i me 通过导入用户 f a c e b o o k 上的照片 作为标注结果，然后解决了冷启动。 阅读内容的原始积累 今日头条本身并没有产生新闻的媒体部门，所以将整个互联网的新闻都纳入了自己的信息 源。 虽然这一块惹来很多版权纠纷， 但是个人觉得并不是所有的网站都排斥被今日头条抓取了内 容，因为给很多网站带去了流量。 值得商榷的是网页重构，虽说提高了用户体验，但是侵犯 了那些媒体公司的利益。 在法律更健全的地方， 这样操作就会有风险， 以 a p p l e 自带的股票 a p p ， 或者 y a h o of i n a n c e ， 所有股票新闻都只是一个链接和标题，要老老实实链到第三方的新闻出处。 系统初审，如果系统检测出问题后，人工终审；系统监测没有问题的话直接通过。 顺便给你 说说今日头条的推荐规则： 现在的 a p p都可以检测到用户的行为习惯，所以首次推荐是和用户的行为习惯是息息相关 的，每个人收到的信息都不一样，基于这个根本，今日头条第一次推送的规律是：越热门的 时间越容易被推荐， 通过用户行为习惯推测用户需求量越大的越容易被推荐， 越是原创的越 容易被推荐， 用户搜索越多的越容易被推荐， 所以标题和内容尽可能融入与目标用户相关的 因素，尽可能贴近热门。 如果被检测到相关信息很多的话，就会进行二次推荐，如：评论、分享、收藏量等能显示越 受用户欢迎的指标越高， 越容易被进行二次三次推荐。 内容质量和参与度必须得高才能获得 高流量。 现在今日头条一直强调鼓励原创， 但是阅读量大的基本都是搜集整理型的， 很多所谓的原创 也就是整理些图片， 配上几句文字， 这样的文章反而阅读量大。 真正纯文字有思想的原创号 极少，而且阅读量很低，受不到推荐。 近期头条号激增，审核变慢。 我一个系列的文章，内容和质量肯定都是非常接近的，每天发 布的时间也基本一致，但是有的很快就审核通过然后推荐数也可以到 1 0万左右，有的只有 几千的推荐，甚至 0推荐。 运营了几个月时间的头条企业号了， 出过几篇几万、十几万阅读的文章。 但是也有很多文章 被禁，不被审核通过，问其原因，客服过很久才给你黏贴来一段他们的文章限制相关规定。 要不就是如果你说你没有违反里面规定， 重新发一遍， 他又以另一个理由不过审。 金融公司 性质的话，文章中带点经济评价都不行，带政府字眼就更不行了。 今日头条很多内容是不敢给展示的， 比如前几天我发了一个警民冲突的视频， 审核虽然通过 了，但是根本不给推荐，内容可能较敏感他们不敢推送吧，大环境还是很影响内容质量的。 现在的今日头条充满了宠物，玩笑，真正有内涵的文章不容易看到，不是没有，是真的不容 易看到。审核制度比订阅号严格，所以建议两个方面都要涉及，不要只在今日头条上展示！ 在于提取出热文章，今日头条每天出来的文章不多，背后源很多。 对于长尾的点，跟时间不 相干的内容，段子啊，娱乐什么的，大部分需要人工，而人工确实像说的那样，做好审核就 可以了（抓取什么的，都不是事） 。 1 . 头条的讨巧地方在于，现有热门再有推荐，这是大思路前提。2 . 推荐的颗粒度基本只停 留在大分类或者说常用的用户场景上，比如早期头条的分类是科技、财经、娱乐、体育、段 子、美女、正能量这些。了解技术的人，可以搜一下「稀疏性」 。 3 . 会在每次推出来的文章拿一定比例（不超过 2 0 % ） ，给一些非常个性化的需求点，比如装 修、徒步这些。一旦点击率高就会加大比例。当然，还是在热门的基础上。 4 . 综合来看，头条的推荐细节里，热度是优先于个性化的，即如果一篇特别契合你兴趣的 内容，热度很低（通常等同于质量很低） ，也不会推给你；而不是特别契合你兴趣的内容， 热度很高，也会推给你，欢迎头条内部人员打脸。 整理自 8月 8日今日头条产品经理 Z C的视频讲解，视频时长 3 0多分钟，主题为《解密今 日头条算法推荐原理》 ，面向受众为今日头条的自媒体创作者。 【声明】 详细图文（含视频截图）见原文： h t t p : / / n o t e . y o u d a o . c o m/ y w s / p u b l i c / r e d i r e c t / s h a r e ? i d=4 3 a a 7 7 8 b e f 1 f a b 2 7 6 d a 7 f f d 8 8 1 5 a c 9 1 a & t y p e=f a l s e 好！下边是视频笔记 你负责妙笔生花，我负责精准分发 要讲清楚这个算法， 一堂课是远远不够的， 所以今天仅仅站在创作者的角度来讲， 方便短时 间内给大家带来最大帮助，让创作者能明白我们的算法。 一、一篇文章在头条号如何被推荐？ 作者需要了解推荐原理，但建议不要想着去钻推荐的漏洞。 总的原则是：一个懂算法的人，一个会创作的人，在头条，算法肯定要让创作者赢。 。 二、消重 为什么要消重？ 读者视角， 如果出现两篇相同标题或图片的文章， 用户体验会很不好。 而且浪费了今日头条 的资源。 为什么传统新闻媒介不需要消重这个工作？ 因为推荐机制不同。传统新闻媒介都是平台方编辑筛选的。 每一个字符有专属的信息【身份证】 消重机制：三个方面： 1 ）内容消重 2 ）标题与预览图片消重： 有可能一个简单战报，一个是详细报道。 3 ）相似主题消重 2 、如何要避免消重？ 图片==1 ）坚持原创 2 ）面对热点要谨慎追逐。 3 ）少用常见标题套路 有人推崇头条体，其实产品经理不推荐。 三、文章审核 敏感、低俗、低质内容。 前二者是互联网都有的，但低质是头条特有的。 极其会拦截那些内容？ 1 ）标题 2 ）正文错误 3 ）包含推广信息 二维码、微信号等 4 ）恶意推广 5 ）广告 硬广告、铺垫广告、低质营销广告。如果你要打广告，要用头条的商品卡。 四、如何让文章快速通过审核？ 五、推荐 1 、传统媒体怎么推荐的？ 2 、头条的推荐 3 、头条的兴趣模型