今日头条算法推荐三面面什么 今日头条是如何做推荐算法的？

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今日头条是如何做推荐算法的？

今日 被广泛讨论的s头条算法，根据现有知识和学习经验总结如下。如有不同意见，欢迎在评论区交流指正。

1.传统推荐算法介绍

(1)基于用户的协同过滤

基于用户的协同过滤算法基于这样的假设，即具有相似偏好的用户通常对项目(例如电影)具有相同的兴趣。如果存在一个与目标用户偏好相似的群体，那么目标用户很可能会喜欢该群体喜欢的其他电影。所以在给目标用户做推荐的时候，可以先找到这样一个用户群体，然后把这个群体喜欢但目标用户没看过的电影推荐给他。

(2)基于内容的协同过滤

基于内容的协同过滤算法找到相似的项目，并根据已评估的值推荐给用户。与基于内容的推荐不同，前者是基于用户 历史评级数据。如果大部分喜欢A项的用户也喜欢B项，后者是基于项目本身的内容特性。

二、头条的具体推荐算法

今日 的标题推荐系统算法，如果以一种正式的描述，实际上是一个适合用户的功能。;对内容的满意度。该函数需要输入三维变量。

第一个维度是内容。头条现在是一个综合性的内容平台，包括图文、文字、视频、UGC视频、问答、微头条。每个内容都有自己的特点，需要考虑如何提取不同内容类型的特点来做推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签，职业，年龄，性别等。，以及许多模型描绘的隐含用户兴趣；第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代值得推荐的功能。用户随时随地移动，在职场、通勤、旅游等不同场景下，其信息偏好存在偏差。

第三，标题与其他公司的比较 算法

(1)百度

百度是做搜索引擎起家的，它的数据库是海量的三方网页。

百度用的算法实际维度会成熟很多。信息维度包括信息覆盖广度、用户搜索趋势、信息变化趋势、用户点击反馈、内容来源的PageRank算法。此外，它还集成了一些手工整理。所以在大数据概念火起来之前，百度在算法上是遥遥领先的。搜索引擎算法应该还是一个全局召回模块，在分组和个性化方面的表现并不出色。百度还局限于优势反制，在移动端的发展不够好，制约了个性化算法的探索。

(2)腾讯

腾讯 最重要的数据是用户和用户关系。

我记得很早的时候，听百度桌面的团队宣扬他们在用户画像上。调整和用户的基本信息可以通过用户 的关系。比如用户在上填的是3岁，真实年龄还是可以从相关的人那里更正的。

(3)阿里

阿里推荐算法技术应用于很多领域。

团队自主创新的MLR模型和算法，在阿里业务的广泛推广应用中，带来了非常好的效果。此外，在大数据智能方面，由于省略了特征工程，具有从数据访问到应用的全自动功能。阿里巴巴和；;的人群广告定位算法，当然是淘宝 s商品排序和千人千面也采用类似的算法，只是在这个算法的基础上，增加了销量等其他权重，但展示量的高低很大程度上取决于点击权重。根据算法可以一窥直通车等推广工具的评分、关键词与商品的相关性等一系列与呈现相关的算法模型。

摘要

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现在大部分算法还处于开发阶段。作为一个擅长算法的平台，我们应该努力改进算法，努力实现数字化和智能化，让算法刻画人的焦点和全景；;s信息需求尽可能完整准确，更懂用户。改进后的算法不仅能推动用户 的首选内容，同时也渗透了一些主流的社会价值观，帮助用户打破信息茧，让用户对社会有更全面的了解，避免与社会脱节。