今日头条怎么发展的，就不介绍了。
今日头条简介和背景， 也不介绍了。
今日头条推荐算法，这个要重点介绍。
我翻阅很多今日头条官网介绍以及一些专业知识，发现网上大部分对头条推//www.58yuanyou.com荐算法都是讲解的比较专业，以至于很多新手小白，看完后一脸懵比。
连我这样有着产品经理以及架构背景的都有点懵比，更别说只有一般背景的头条号玩家了。
讲之前先说个题外话，现在很多内容APP,比如蜻蜓FM、喜马拉雅FM等等，第一次注册后会让你完善一些资料，总会让你选择感兴趣的标签，这样对于平台方来说，收集了一部分用户资料，比如手机、性别、地理位置，另外选择标签后，给你自己一个用户画像（这个有可能是假的，因为有可能用户自己乱选的，后面有介绍），以后登录APP后，平台会自动给你推荐一些跟你标签类似的内容。这是很多APP可以做到的，这里用到的是关键词精准匹配、或模糊匹配等等，主要就是看平台方怎么去做算法了。
头条的算法，要远高于这些APP的算法，它背后的逻辑就是给不同的原由网人看不同的东西，给受过教育的人，看正常的东西，给低教育者看另一套东西。
1. 用户兴趣图谱
建立用户兴趣标签树，每篇收录的文章都有标签，然后给予用户标签树的喜好程度进行概率推荐
2. 协同推荐
3. 热门新闻推荐
4. 人工运营推荐
这4种推荐方式背后的是相辅相成，属于多种变量组合而成，比方说有ABC三个人，
A的兴趣标签是美食、游戏
B的兴趣标签是汽车、游戏
C的兴趣标签是房产、汽车
至于A的兴趣标签是怎么www.58yuanyou.com来的，那是头条在A用户看一部分文章或视频后，平台给予的兴趣标签。A平时看多了美食或游戏相关的，那么平台就给予A这类的标签。
但有一点需要说明的是，在A从注册开始，平台怎么赋予A的兴趣爱好？这就要提到一个冷启动的问题，头条将微博账户和兴趣绑定在一起，所以当用微博帐号登录的时候，一开始原由网的初始兴趣分布就和人的微博记录匹配上了。
另外有一个很有意思的事是，越来越多的人发现在电脑上或者其他场合看个电影，或者在淘宝京东买个东西后，会发现登录头条上也会推荐类似的东西，比如今晚看了一场《惊奇队//www.58yuanyou.com长》的电影，晚上登录头条，会发现推荐你惊奇队长的文章比平时多了，有种被监视的感觉。
一般人会觉得这种事不可思议，会很奇怪头条怎么会知道我晚上去看了这场电影呢？如果你没用美团或者网上购票，也许就不会出现这种情况。
怎么理解呢？也许头条用了别家数据。就好比我之前提到的用户画像问题。现在市面上但凡有说怎么讲分析用户画像的，基本都是扯淡的，为什么？因为现在还没有数据融合。
比方说小李，早上用酷米客坐M443路去坐公交车，然后刷地铁卡去坐地铁1号线上班，中午再去经常去的一家饭店吃饭，然后晚上回去去一家酒吧唱歌，等等，如果把小李行为轨迹数据，提交给数据公司，那么这家公司都能做出精准的画像分析，能分析出小李几点出门、爱吃什么、唱什么歌、喜欢喝什么酒等等。
头条的这种推荐就类似这个，但是还没有达到数据融合的地步，头条和电商公司或其他公司都有商业合作，你买什么，浏览什么，基本上都一目了然。另外从开发角度讲，从安卓底层去埋点其他APP的行为轨迹也不是没可能的事。但IOS几乎不可能。
所以，你看完电影，再登录头条看到类似电影的推荐，你想想就明白怎么回事了吧。
回到上面ABC的问题，A看了一篇文章关于游戏的，基于兴趣标签，可能会推送给B，这样推荐就加1，如果A和B在这篇文章中做了评论、收藏和转发动作，那么这篇文章会继续推荐给兴趣标签中相同的人群，这个推荐量就增加。
而以上的1234中，据我分析，3中热门新闻推荐要远高于其他三种推荐方式。
所以想出现爆文，优先要借好热点新闻。其次是带动收藏、转发、评论。
下次再讲解，新手如何离爆文10w+更近一点！
