今日头条的推荐机制

众所周知，今日头条是个个性化的新闻推荐引擎，在短短两年多的时间内拥有了2.2亿用户，每天有超过2000万用户在今日头条上阅读自己感兴趣的文章。因此，今日头条也变成了非常多企业、自媒体人、网络营销人聚集的地方，大家都想借着今日头条的海量流量分到一杯羹。

在今日头条的流量从哪里来？毫无疑问是靠发布的文章，经过今日头条的展现后获得用户点击，今日头条帮助媒体在上亿用户中精准的找到受众，并将内容推荐给他们。那么今日头条海量文章推荐的机制是什么呢？为什么有的文章展现量几百万，有的却只推荐了几千？对于文章的推荐机制我们又能做些什么呢？

一句话：你关心的，才是头条！　　这句今日头条的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。