泛阅读产品“今日头条”是如何基于微博兴趣图谱做个性化推荐的？

做好个性化推荐系统是新闻类阅读产品的关键，否则其发展前景堪忧，不明确解释推荐体系的相关报道则属于欺骗行为。上周我创作了一篇《文本分析技术、热度评估机制：美味爱读是如何构建个性化阅读体系的》，在文稿里阐述了由AVOS企业的四位中国技术人员运用文本分析技术提炼关键词，借助热度评估机制对文章进行挑选、排列，优化出的创新性个性化阅读方案——。后来爱游戏最新官网登录入口，某个创业组织向我介绍了他们的阅读软件——今日头条，并且十分肯定地提到他们同样拥有出色的内容匹配机制。美味爱读是一个专注于科技领域的，提供中英文资讯的阅读软件（用户能够自由选择是否接收英文资讯），而今日头条则是一款涵盖多种主题的中文阅读软件。这种类型的软件面对海量的信息，他们是如何实现精准推送的呢？

我们清楚，初次使用是个性化推荐里极为关键的一步，就是当产品遇到新客户时，必须经过一段时光来汇集客户活动信息。在这段时间里爱游戏app入口官网首页，怎样提供较为准确的建议呢？美味爱读在用户登录时会构建一个精细的兴趣标签体系，而今日头条则采用了不同的策略爱游戏app官方网站登录入口，它通过分析用户的微博账号来创建一个“兴趣图谱”，这个图谱依据用户在微博上发布的信息及其分类，用户自己添加的标签，社交网络中的联系，社交活动，参与的组织，设备类型，使用时段等数据来源来推测用户的兴趣所在。人际互动、人际交往就是用户与用户之间的沟通情形，能够依据彼此的共同熟人数量、相互评论频次、提及次数等来进行衡量。实际上新浪微博平台也在借助多种手段构建每个用户的个人兴趣画像。

以我的微博账号为例，将其与今日头条对接之后，平台会针对我的喜好进行评估，从而生成初步的用户画像，接着依据这些偏好的重要性程度来推送内容。不过，这仅仅是一个起始阶段，因此我们将其称作初始启动。