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大家好，今日今日我是頭條(tiao)推薦頭條推薦項亮。非常感謝大家參加下午的今日今日活動(dòng)。今天，頭(tou)條推薦頭條推薦??我要給大家聊一聊今日頭條推薦系統。今日今日

推薦系統的頭條??推薦頭條推薦本質(zhì)：從巨大的內容池中為用戶(hù)匹配出感興趣的內容

推薦系統的今日今日本質(zhì)，就是頭條推薦頭條推薦從一個(gè)巨大的內容池里，給當前用戶(hù)匹配出幾篇感興趣的今??日今日文章。這個(gè)內容池有幾十萬(wàn)、頭條推薦頭條推薦上百萬(wàn)(//ω//)的今日今日內容，涵蓋文章、頭條推薦頭條推薦圖片(pian)、今日今日小視頻(°ロ°) !、頭條推薦頭條推薦問(wèn)答等各種各樣的今日今日體裁。信息的匹配??主要依據三個(gè)要素：用戶(hù)、內容、感興趣。

下面我會(huì )把這 3 個(gè)要素詳細地介紹一下。

首先，用戶(hù)刻畫(huà)。

我們怎么給用戶(hù)提供(′?ω?`)他們喜歡的內容，或者說(shuō)怎樣更好地去理解一個(gè)用戶(hù)的需求？其實(shí)，平臺有很多角度可以去刻畫(huà)一個(gè)用戶(hù)的畫(huà)像：年齡、性別、歷史(shi)瀏覽的文章、環(huán)境特征等等。以環(huán)境特(╯‵□′)╯征為例，用戶(hù)瀏覽某個(gè)信息的時(shí)間是在平時(shí)還是在周末；地點(diǎn)是在ヽ(′?｀)ノ外出時(shí)，還是在常住的地方。這些都是刻畫(huà)用戶(hù)的重要因素。

其次，ˉ\_(ツ)_/ˉ內容刻畫(huà)。

最后，最重??要的一點(diǎn)(╯°□°）╯︵ ┻━┻，感興趣。

我們不可能直接問(wèn)(′?_?`)用戶(hù)：你對這個(gè)內容感興趣嗎？是否感興趣，我們只能從??用戶(hù)的“動(dòng)作”中捕獲出來(lái)。當用戶(hù)刷新出十幾篇文章的時(shí)候，如果用戶(hù)對某篇文章感興趣，他首??先會(huì )點(diǎn)擊閱讀。點(diǎn)擊之后，如果確實(shí)覺(jué)得這一篇文章確實(shí)寫(xiě)得很好，他可能會(huì )跟身邊人分享，還會(huì )點(diǎn)(dian)贊、評論。假如這篇文章讓他對作者產(chǎn)生了興趣，還會(huì )讓他有下一步的動(dòng)作——關(guān)注作者。有的人看完這一篇文章，覺(jué)得這個(gè)文章內容質(zhì)量??太差，就會(huì )給這篇文章不喜歡。

以上種種，都是我們用來(lái)刻畫(huà)這個(gè)用戶(hù)是不是喜歡這篇文章的“動(dòng)作”。這些“動(dòng)作”在我們的推薦系統里，都會(huì )(′▽?zhuān)?作為一個(gè)因素被納入最(′?｀*)終的考慮之中。假如你的文章得到很多人的點(diǎn)擊，但點(diǎn)擊進(jìn)去，用戶(hù)看了兩眼就走了，不點(diǎn)贊，也不評論，推薦系統就會(huì )判定你的文章沒(méi)那么吸引人。

推薦算法的實(shí)質(zhì)：擬合一個(gè)用戶(hù)對內??容滿(mǎn)意度的函數

前面??簡(jiǎn)單介紹了推薦算法的 3 個(gè)要素，那么推薦算法本身是什么呢？它實(shí)際上是一個(gè)擬合你對內容滿(mǎn)意度的函數。它會(huì )估算你進(jìn)入一篇文章后的點(diǎn)擊概率，看完后的點(diǎn)贊、評論??概率；在此基礎上，它還會(huì )給出你對這篇內容的正面評論、負面評論與中性評論的概率。

推薦系統會(huì )把這些概率通過(guò)ヾ(′▽?zhuān)??融合的方式集成在一起，最后算出用戶(hù)對這篇文章的興趣分。當一個(gè)用戶(hù)來(lái)到今日頭條，推薦系統會(huì )從我們幾十萬(wàn)、上百萬(wàn)的內容池里面，將所有文(wen)章按照興趣分由高到低排序，前十名的文章會(huì )在此時(shí)脫穎而??出，被推薦到用戶(hù)的手機上展現。

一篇文章在推薦系統中的生命周期：初審 – 冷啟動(dòng) – 正常推薦 – 復審

前面，我從推薦系統的 3 個(gè)要素介紹了推薦系統的本質(zhì)。下面，我會(huì )從創(chuàng )作者比較關(guān)心的角度，也就是從一個(gè)文章在推薦系統(tong)里面的生命周期去介紹一下推薦系統。

當大家發(fā)表完一篇文章，拍ヽ(′▽?zhuān)?ノ完一個(gè)視頻后，就會(huì )生成一個(gè)內容。這(zhe)個(gè)內容在整個(gè)系統里??面經(jīng)過(guò)如下一些步驟。

初審結束后我們會(huì )做一些加權推薦，我們稱(chēng)之為“冷啟動(dòng)”，“冷啟動(dòng)”完(wan)成之后，我們會(huì )對文章做正常推薦。在這一過(guò)程中，我們會(huì )不斷搜集到用戶(hù)的反饋。一( ?▽?)旦文章被展示出來(lái)，??就會(huì )有用戶(hù)點(diǎn)擊它，評論它(ta)，甚至舉??報它。系統就會(huì )收集各種(zhong)各(?????)樣的用戶(hù)行為?；谶@種行為，進(jìn)而觸發(fā)我們復審流程。復審會(huì )直接影響到文章的后續推薦。

首先就(jiu)是要對這個(gè)內容進(jìn)行審核，也叫初審。

初審的目的在于判斷這篇文章有沒(méi)有違反國家有關(guān)法律的風(fēng)險。在這一過(guò)程中，機器會(huì )判斷優(yōu)先級，將內容交給不同的人審核。在機器和人工(╯°□°)╯的共同配合下，內容會(huì )以較快的速度通過(guò)初審，從而立即展現在讀者面前。

在內容審核之后就是“冷啟動(dòng)”的過(guò)程?！袄鋯?dòng)”，是一個(gè)推薦上的概念。新的文章發(fā)表之后，和之前那些已經(jīng)在平ヾ(′?｀)?臺上(′?｀)火起來(lái)的文章相比，具備一定的劣勢。這些現在還是“冷??”的文章中的大部分可能是火不起來(lái)。這里就存在一個(gè)矛盾：如果不把這篇文章展(zhan)現給用戶(hù)，就不知道將來(lái)會(huì )不會(huì )火起來(lái)。

因此，對于所有的新信息，我們會(huì )做一個(gè)加權推薦。讓所有的用戶(hù)有一定的概率能夠看到新的文章。在加權之后，文章大概會(huì )展現幾千次?；谶@幾千次用戶(hù)的點(diǎn)擊、分享、點(diǎn)贊，我們可以判斷哪些人群會(huì )喜歡這篇文章，哪些人群絕對不喜歡。當你的文章在幾千次的展現之后，我們認為已經(jīng)給足了冷啟動(dòng)的機會(huì )，就會(huì )撤銷(xiāo)對這一篇文章的加權。這個(gè)文章后續能不能推出來(lái)，就靠這篇文章創(chuàng )作的實(shí)力了。

從去年開(kāi)始，我們加強了社交分發(fā)，也就是粉絲觸達。所以對于那些有很多粉絲的作者而言，他的文章會(huì )在流量??上(shang)得到粉絲的加持。至少在粉絲推薦列表里，他(ta)的文章會(huì )(°ロ°) !經(jīng)常出現。這個(gè)過(guò)程就是正常的推薦。

在正常推薦過(guò)程，基于各??種各樣的用(′?｀*)戶(hù)行為，系統會(huì )監測到很多數據上的??異常，比如點(diǎn)擊率特別高、但與此同時(shí)，負面評論ヽ(′▽?zhuān)?ノ與舉報又特別多的現象，這時(shí)，這篇文章就(?Д?)會(huì )再次進(jìn)入審核流程，即復審。在復審中，如果我們發(fā)現存在標題黨、封面黨、低俗、虛假這些問(wèn)題??，系統就(°□°)會(huì )停止這一篇文章推薦。

常見(jiàn)問(wèn)題：推薦為什么“不穩定”？為什么推了(???)一半不推了？

前面簡(jiǎn)單介紹了，一篇文章在今日頭條是如何被推薦到用戶(hù)的過(guò)程，以及在平臺內經(jīng)歷的審核、冷啟動(dòng)、正常推薦、復審、繼續推??薦全過(guò)程。下面我想解答兩個(gè)創(chuàng )作者們經(jīng)常問(wèn)的一些問(wèn)題，在這里給大家??集中解答一下。

這個(gè)其實(shí)要給大家解釋一下，頭條的推薦系統是從上百萬(wàn)篇文章里面，把你的文章選取出來(lái)。如果那個(gè)??時(shí)候其他的文章表現(xian)得特別好，你的文章就不會(huì )得到很ˉ\_(ツ)_/ˉ好的推薦。也就是說(shuō)，每一篇文章的推薦量，既取決于當(dang)時(shí)具體的環(huán)境，也取決于以及當時(shí)整個(gè)內容池里面其他文章的表現。

它和??純粉絲分發(fā)不一樣。一個(gè)用戶(hù)在其他平臺關(guān)注的內容作者可能只有幾百個(gè)，他只要在這一階段把這幾百個(gè)人的內(′▽?zhuān)?)容比下去就可以了。而在今日頭條，你的文章( ?ω?)需要把剩下的幾百萬(wàn)篇文章比下去。所以在推薦過(guò)程中，同一時(shí)期其他文章的表現(xian)決定了你的文章表現。

經(jīng)常有人問(wèn)，我這個(gè)文章推薦了一半，展現(xian)量都很好，為什么忽然就不推薦了？

這也是我經(jīng)常被問(wèn)到的問(wèn)題，遇到這種情況，大概率是你的文章出現了一些指標上的問(wèn)題。比如它的點(diǎn)擊率高的(de)嚇人，但??負面評論也多得嚇人。在這??種情況下，文章或視頻就會(huì )進(jìn)入復審流程，它就不會(huì )得到推薦了。

還有一種原因，跟審核無(wú)關(guān)，跟頭條的推薦機制有關(guān)。如果你的文章是某??個(gè)小眾領(lǐng)域，目標人群是有限的。例如動(dòng)漫類(lèi)的文章，頭條喜歡動(dòng)漫的人只有這么多，推薦系統把這些人群推薦完了，后就沒(méi)有辦法推薦給其他人了，這也是一個(gè)經(jīng)常出現的原因。

3點(diǎn)建議：面向用戶(hù)創(chuàng )作，堅持優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )，加強粉絲經(jīng)營(yíng)

在介紹完整個(gè)推薦系統的??主要設計原理，解答了大家關(guān)心的兩個(gè)問(wèn)題(ti)后，我想??給大家創(chuàng )作上提一些建議。

第二點(diǎn)，堅持(chi)優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng )，不要做低質(zhì)內容的無(wú)用(′?｀)功。頭條整體對低質(zhì)內容識別手段和打壓手段正在不斷進(jìn)化。低質(zhì)內容的生存空間必將越來(lái)越窄。

第三點(diǎn)，經(jīng)營(yíng)粉絲，加強和粉絲的互動(dòng)。剛剛也提到，在推薦系統里面，我們對粉絲做了比較強的觸達的，如??果你的粉絲量ヽ(′ー｀)ノ比較大，我們會(huì )保證粉絲以更大的概率看到你的文章。