今日头条的推荐机制对很多作者而言是非常神秘的，一篇内容发表之后是怎样被推荐给用户的？怎么判断用户喜不喜欢？本节课我就来为大家揭秘今日头条的推荐机制。
推荐系统的本质就是从一个巨大的内容池里给当前用户匹配出最感兴趣的几篇内容，这个内容持有几十万、上百万的内容，涵盖文章、图片、视频、问答等各种各样的题材。在给用户匹配内容的时候，我们主要依据三个要素，内容用户用户对内容感兴趣的程度。系统是怎么理解我们创作的内容呢？头条的内容题材非常丰富，这些内容又包括娱乐、体育、健康等等多种，分类平台可以提取内容中的关键词，或者利用AI技术识别音频与视频的具体内容，从而将内容快速分类。
那么我们。怎么给用户提供他们喜欢的内容呢？平台有很多角度可以去刻画一个用户的画像，年龄、性别、历史、浏览的内容、环境等等。以环境特征为例，用户浏览某个信息的时间是在平时还是在周末，地点是在外出时还是在常住的地方，这些都是刻画用户的重要因素。了解了内容与用户，接下来最重要的一点就是感兴趣。我们不可能直接问用户你对这个内容感兴趣吗？是否感兴趣？我们只能从用户的动作中来了解。当用户刷新出十几篇文章的时候，如果对某篇文章感兴趣，首先他会点击阅读，如果觉得这一篇文章确实写得很好，他可能会跟身边人分享，还会点赞、评论。假如这篇文章让他对作者产生了兴趣，还会让他有下一步的动作，关注作者，有的人看完一篇文章觉得内容质量太差，也可能会给这篇文章点一个不喜欢，以上种种就是我们用来刻画这个用户是不是喜欢这篇内容的动作。这些动作在。我们的推荐系统里都会作为一个因素被纳入最终的考虑之中，假如你的内容得到很多人的点击，但点击进去用户看两眼就走了，不点赞也不评论，推荐系统就会判定你的内容没那么吸引人。以上就是我们推荐系统的工作原理，提取内容特征、用户特征，结合用户兴趣，综合评估用户对内容的满意度，最后给用户推送他最可能喜欢的内容。那么内容在发表之后，会在系统中经历怎样的生命历程呢？首先他会进入审核环节，通过审核后，系统会对内容做一些加权推荐，我们称之为冷启动，冷启动完成之后就开始正常推荐了。在这一过程中呢，我们将不断得到用户的反馈，会有用户点击它，评论他，甚至是举报他，基于这种行为呢，进而触发了我们的复审流程，复审会直接影响内容的后续推荐，下面我来为大家详细解读一下，内容发布后就会进入审核环节，也叫初审，我们可以看到两种审核结果发文。和平台规范，将通过审核并开始正常推荐，当发文不符合平台规范时，内容将被限制推荐或者被退回不予收录。初审的目的在于判断这篇内容有没有违反国家的有关法律的风险。在机器和人工的共同配合下，内容会以较快的速度通过初审，从而立即展现在用户面前。在内容审核之后，就是冷启动的过程，冷启动是一个推荐上的概念，对于新发表的内容，我们不知道它会不会火起来，因此我们会做一个加权推荐，将这篇内容展示给可能喜欢他的用户。在加权之后，内容大概会展现几千次，而根据用户的点击、分享、点赞等行为，我们可以判断哪些人群会喜欢这篇文章，哪些人群不喜欢。当内容在几千次的展现之后，系统会认为已经给足了冷启动的机会，就会撤销对这一篇内容的加权，这个内容后续能不能推出来，就靠创作的实力了。通过了冷启动阶段的内容，我们会收集到最基础的推荐。效果，如果一篇内容推荐效果很好，系统就会认为这篇内容是有潜质的，会进一步扩量推荐给更多的用户。如果一篇内容用户的阅读兴趣并不大，系统就会收紧推荐，减少后续的推荐量。在正常推荐过程中，基于各种各样的用户行为，系统会监测到很多数据上的异常，比如点击率特别高，但与此同时负面评论或者举报又特别多的现象。这时呢，这篇内容就会再次进入审核流程，也就是复审。在复审中如果发现存在标题党、封面党、低俗虚假等问题，系统就会停止推荐。了解了推荐机制，希望大家在创作时遵守平台规范，在提升标题与封面的吸引力的同时呢，更要注重内容质量，避免封面党、标题党等行为，以优质的内容获得更多用户的喜爱。好了，今天的课程就到这里了，欢迎大家关注我们的官方账号头条公开课，获取更多精彩课程。