大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于自媒体推荐文章原理是什么的问题，于是小编就整理了2个相关介绍自媒体推荐文章原理是什么的解答，让我们一起看看吧。
- 今日头条系统推荐的原理是什么？
- 大数据下为什么能推送自己喜欢的东西，还比较准确？
今日头条系统推荐的原理是什么？
恕本人直言，算法可以找出点击量最高的文章，可点击量最高的却一定是下里巴人的文章，而真正高质量的阳春白雪类的文章肯定得不到高的点击量，那么，算法如何在下里巴人和阳春白雪之间取得折中或平衡?机器做得到吗？
一句话，你的文章被推荐后，有一个人看，点赞说好，转发，评论点赞转发的多，系统就继续向其实它用户推荐，看的人少，没人点赞转发，系统就认为文章不好，不会再向其实用户推荐，文章显示推荐我认为就是这样。
简单来说可分为两点，一是内容标签与用户标签的匹配，二是用户对内容的反馈。
内容标签与用户标签的匹配
平台首先会对一个新内容（视频、图文、图集）进行查重，通过之后会从中提取出相关的标签，然后把这个内容推送给对应标签的的用户，用户的标签是根据平时的浏览习惯、搜索习惯决定的。
用户对内容的反馈
当这个内容触达到用户时便开始了系统推荐的第二步，系统根据用户对内容的点击率，互动率，阅读进度，播放时长等数据进行判断，数据表现好会扩大推荐量，反之。
大数据下为什么能推送自己喜欢的东西，还比较准确？
每一个互联网公司里面，每一个用户，都有一个用户画像，什么是用户画像呢？通俗易懂的说，就是大数据系统描述一个用户是什么样的呢？例如男、女等性别标签，用户所在城市等位置标签，用户多少岁等年龄标签，还有用户的喜好，例如喜欢旅行、喜欢数码、喜欢科技这样的种种爱好。
大数据怎么给用户打上标签呢？一般在用户第一次登陆app的时候，通常都会给用户标签，让用户选择感兴趣的内容，这个在专业领域，我们称之为冷启动。例如用户选择了科技之后，我们就能够把上述的文章推荐给这样的用户。
接下来，大数据的后台都会时时刻刻地监视着用户的一举一动，例如同样是科技类目，如果连续给用户推荐5个谷歌的新闻5个微软的新闻，但用户不点击，大数据就可能会认为这个用户对国外的科技不感兴趣，以后就会倾向推荐国内的科技新闻，如果一直推荐科技新闻用户不感兴趣，大数据就会渐渐地认为这个人对科技不感兴趣，会逐渐减少这类新闻的推荐量。
同时，大数据除了对用户的画像不停地调整，也会对文章不停地调整，让用户不停地看到自己感兴趣的，而又优质的文章，所以不得不说，现在大数据是越来越懂用户了！
建议看一下由科技媒体【差评】写的这篇文章，会对你有帮助。
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到此，以上就是小编对于自媒体推荐文章原理是什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于自媒体推荐文章原理是什么的2点解答对大家有用。
