大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于今日頭條內(nèi)容分析主要包括的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、今日頭條的個性化推薦是基于哪些具體數(shù)據(jù)

• 2、【推薦場景分析】不同業(yè)務(wù)形態(tài)推薦案例整理（I）

• 3、今日頭條這些都有些什么功能？

• 4、今日頭條的內(nèi)容分發(fā)機制是什么？并簡單介紹一下原理吧。

一、今日頭條的個性化推薦是基于哪些具體數(shù)據(jù)

今日頭條的slogan很清楚的告訴了我們，它的文章推薦機制是個性化推薦機制，最大化保證推送的精準度，盡量保證對的文章推薦給對的人，歸根到底這個推薦算法關(guān)鍵是還在于對海量用戶行為的數(shù)據(jù)分析與挖掘，個性化推薦的平臺有很多，也許各家算法略有不同，但最終目的都是殊途同歸，為實現(xiàn)最精準的內(nèi)容推薦。

今日頭條的文章個性化推薦機制主要是：

相似文章主題相似性的推薦：通過獲取與用戶閱讀過文章的相似文章來進行推薦。

基于相同城市的新聞：對于擁有相同地理信息的用戶，會推薦與之相匹配的城市的熱門文章。

基于文章關(guān)鍵詞的推薦：對于每篇文章，提取關(guān)鍵詞，作為描述文章內(nèi)容的一種特征。然后與用戶動作歷史的文章關(guān)鍵詞進行匹配推薦。

基于站內(nèi)熱門文章的普適性推薦：根據(jù)站內(nèi)用戶閱讀習(xí)慣，找出熱門文章，對所有沒有閱讀過該文章的用戶進行推薦。

基于社交好友關(guān)系的閱讀習(xí)慣推薦：根據(jù)用戶的站外好友，獲取站外好友轉(zhuǎn)發(fā)評論或發(fā)表過的文章進行推薦。

基于用戶長期興趣關(guān)鍵詞的推薦：通過比較用戶短期和長期的閱讀興趣主題和關(guān)鍵詞進行推薦。

基于相似用戶閱讀習(xí)慣的列表推薦：計算一定時期內(nèi)的用戶動作相似性，進行閱讀內(nèi)容的交叉性推薦。

基于站點分布來源的內(nèi)容推薦：通過用戶閱讀的文章來源分布為用戶計算出20個用戶喜歡的新聞來源進行推薦。

麻煩請采納，謝謝。

二、【推薦場景分析】不同業(yè)務(wù)形態(tài)推薦案例整理（I）

資訊內(nèi)容平臺推薦——以今日頭條為例

電商二手交易平臺推薦——以閑魚為例

O2O外賣平臺推薦——以餓了么為例

內(nèi)容的形式和類目多樣： 今日頭條是一個綜合內(nèi)容平臺，圖文、視頻、UGC小視頻、問答、微頭條，每種物品類型有自己的特征，同時各個類型下的內(nèi)容又分屬多個類目、多個層級的頻道。在推薦時，一方面需要考慮如何提取不同內(nèi)容類型的特征做好推薦，另一方面也需要做好不同類型內(nèi)容的混排和頻控策略。例如，問答卡片推薦的目標不僅是吸引點擊和閱讀，還要吸引用戶生產(chǎn)內(nèi)容。因此，問答卡片的推薦需要點擊回答率、答案數(shù)量等特征，并與用戶的長期、重度興趣相聯(lián)系。此外，問答卡片的展示比例、位置等都要根據(jù)用戶的行為特征和內(nèi)容特征進行個性化，如對產(chǎn)出型的用戶增加低回答內(nèi)容的展示、對閱讀型用戶增加高質(zhì)量問答的展示，等等。

資訊平臺的價值塑造： 作為資訊內(nèi)容平臺，今日頭條需要出于內(nèi)容生態(tài)和社會責(zé)任的考量，打壓低俗內(nèi)容、標題黨、低質(zhì)內(nèi)容，進行重要新聞的置頂、加權(quán)、強插等，以及對時效性低、重復(fù)內(nèi)容進行降權(quán)，人工干預(yù)策略必不可少。如此才能夠在個性化推送的同時，維護資訊平臺核心的信息價值。

推薦場景： 今日頭條的使用場景主要包括日常上班途中、空閑時間在首頁和興趣頻道瀏覽個性化資訊；有特定閱讀目的時在頻道頁、搜索瀏覽目標主題資訊；閱讀完感興趣的資訊后在app閑逛。新用戶、偶爾喚醒的沉睡用戶則往往是期待或預(yù)判了產(chǎn)品的價值，然后主要通過主頁個性化feed進行感知，因此相對于個性化推薦更需求高質(zhì)量新熱資訊。

為了適應(yīng)平臺特性和推薦場景的多樣化，今日頭條在特征構(gòu)建上有如下特色：

語義標簽類特征： 今日頭條將其分為分類特征、概念特征、實體特征三類。分類特征要盡可能覆蓋所有內(nèi)容；實體特征要求精準，能明確區(qū)分究竟指代哪一個人或物，但不要求覆蓋全面；概念特征則負責(zé)解決比較精確又屬于抽象概念的語義。構(gòu)建語義標簽體系，主要是基于今日頭條作為一個內(nèi)容平臺，內(nèi)容體量龐大、類型豐富，需要對內(nèi)容賦予粒度不同的標簽，以滿足各種推薦場景和推薦解釋的需要。

文本相似度特征： 今日頭條建立了細化的文本相似度特征體系，從相似文章的主題、行文、主體等內(nèi)容進行相似度計算。今日頭條用戶反饋的最大問題之一就是推薦內(nèi)容重復(fù)，但用戶對重復(fù)的定義卻不盡相同，因此需要根據(jù)用戶特征從多個維度衡量文本的相似度。例如，有人覺得新聞主體人物維度的重復(fù)就是重復(fù)，而對于恨不得把所有偶像文章都看一遍的粉絲而言，可能要行文內(nèi)容的重復(fù)才叫重復(fù)。

今日頭條的策略設(shè)計，同樣要適應(yīng)平臺特征和推薦場景：

過濾噪聲： 資訊平臺上，為了賺取點擊，充斥著大量的標題黨。對于用戶來說，點擊標題黨內(nèi)容將造成期望與現(xiàn)實的落差，極大地損害用戶對產(chǎn)品的價值判斷和使用體驗。因此，對諸如標題黨一類的噪聲進行過濾對今日頭條十分重要。過濾策略如：過濾點擊后停留時間短、文本識別出標題黨特征的內(nèi)容，以及對多發(fā)標題黨文章的賬號進行過濾和降權(quán)。

熱點懲罰： 資訊平臺和許多內(nèi)容量、用戶量大的平臺一樣，在用戶和物品的數(shù)據(jù)上呈現(xiàn)長尾分布。因此，會出現(xiàn)少部分被大量用戶產(chǎn)生行為的熱門文章，影響用戶個性化偏好的識別，進而影響推薦的準確性。因此，需要對熱門文章上的用戶行為做降權(quán)處理。

時間衰減： 用戶、內(nèi)容的特征都是隨著時間變化的。特別是對于資訊平臺的用戶和內(nèi)容來說，用戶的口味相對廣泛、跟隨熱點，內(nèi)容更新頻率快、熱度變化快，因此，對于用戶和內(nèi)容來說，新近的行為更能夠反映此時的特征，策略應(yīng)當有所偏向。

懲罰展現(xiàn)： 用戶的負反饋往往以隱性方式呈現(xiàn)，需要捕捉。對于資訊內(nèi)容平臺來說，用戶的不感興趣往往通過展示不點擊來體現(xiàn)。因此，需要對未被點擊的展示內(nèi)容相關(guān)特征進行降權(quán)。在制定具體策略時，為了使負反饋識別更加準確，要結(jié)合場景的上下文預(yù)先判斷未點擊內(nèi)容的展示數(shù)量、集中程度等。

商品時效性強、個性化強： 閑魚作為一個二手商品交易平臺，站內(nèi)的商品主要來自個人賣家，形成了商品的孤品屬性，庫存量往往非常有限，一旦被賣掉就會被下架，因此閑魚商品的時效性極強，生命周期短，對數(shù)據(jù)的實時性要求高。此外，閑魚上的許多商品出自個人賣家，類目豐富多樣，且商品信息缺乏結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化的信息，現(xiàn)有的電商商品標簽特征體系很難涵蓋完全。

商品價值的主觀性： 二手商品的新舊程度、功能損耗、價值描述等，都是賣家根據(jù)自己的主觀意愿對商品進行鑒定，很難客觀和規(guī)范的衡量產(chǎn)品的價值。而對于買家，商品的價值同樣是主觀的。因此，二手商品的價格特征相對于普通電商商品更能夠反應(yīng)買家和賣家個性化的偏好。

推薦場景： 閑魚商品的推薦場景以首頁的推薦流為主，此外還有各種小池子推薦、商品相關(guān)推薦等。由于二手商品的多樣、龐雜等和較高的時效性，閑魚商品往往需要小池子推薦，以特定的商品類目、購物場景等進行劃分，以整合商品信息、增加長尾曝光，提高商品分發(fā)的效率。

二手商品標簽體系構(gòu)建： 二手商品的信息結(jié)構(gòu)化程度低，因此需要大量結(jié)構(gòu)化工作的投入。目前，閑魚通過在商品發(fā)布的各個環(huán)節(jié)都提供了同款關(guān)聯(lián)的入口，通過同款信息的匹配和映射實現(xiàn)商品信息的結(jié)構(gòu)化，如對發(fā)布時的信息和圖片進行相似度檢測、圖像識別、引導(dǎo)用戶關(guān)聯(lián)等，并利用已有的電商數(shù)據(jù)體系。對于非標品，則可以從用戶需求倒推，通過搜索推薦等導(dǎo)購場景反向分析可以拿到當前買家關(guān)心的品類和屬性，從而補齊缺失數(shù)據(jù)。

小商品池推薦： 如前文所述，閑魚平臺商品具有多樣、個性、非標準化，因此為幫助用戶更好的交易，減少在交易過程中的信息不對稱，增加商品的曝光，需要根據(jù)人工規(guī)則預(yù)先篩選出一部分商品再進行推薦，在閑魚中以頻道導(dǎo)購的形式展示給用戶。小商品池具有實時性，要求商品可以實時的流入、流出小商品池，從而為用戶提供最新的優(yōu)質(zhì)商品；此外也具有更強的多樣性，不同于普通的頻道分類導(dǎo)購聚合同一類目的商品，二手商品小池子的聚合更適合購物場景、購物群體下多品類商品的聚合，因此，對于不同品類商品的篩選、占比和排布需要策略設(shè)計。

實時商品推薦： 閑魚平臺上，二手商品的流入、流出十分頻繁，新增商品需要實時更新數(shù)據(jù)，更需要在行為數(shù)據(jù)較少的情況下進行實時推薦。因此，可以對新發(fā)布商品在小池子中進行一定時間內(nèi)的提權(quán)，以增加曝光促進教育，以及收集更多數(shù)據(jù)進行更精準的推薦。

用戶、物品多樣： 餓了么推薦平臺作為流量分發(fā)的中樞，連接著用戶（流量）、商家（供給）和平臺本身。對于用戶主要是提供良好的決策體驗，并優(yōu)化整個鏈路的體驗；對于商家側(cè)則要帶來精準的流量和訂單的提升，并提升商家的曝光效率，幫助商家在平臺上成長；對于平臺而言，核心是提供流量變現(xiàn)、交易價值以及建設(shè)好健康的流量生態(tài)，服務(wù)于平臺的長期目標。餓了么的核心流量分發(fā)入口是搜索推薦，場景覆蓋90%以上的用戶。這些流量的來源平臺多樣，有餓了么、支付寶、手淘、小程序/H5等，且去向類目豐富，除了美食還有商超、鮮花、生鮮、醫(yī)藥等。

區(qū)域分異，情況復(fù)雜： 外賣業(yè)務(wù)的流量成點狀區(qū)域分布，每個區(qū)域的城市發(fā)展階段、商戶分布特征、外賣消費特征、流量分布不同。因此需要對流量進行人工調(diào)控，以為結(jié)合地區(qū)特征制定差異化的策略。

時間敏感： 外賣用戶時間敏感，尤其是用餐高峰期。外賣業(yè)務(wù)的流程與傳統(tǒng)電商相比，核心區(qū)別點在于商家出餐和及時配送過程。下單后的出餐與配送時間是用戶體驗的重要要素。因此，除了根據(jù)用戶對于商家的喜好以及轉(zhuǎn)化衡量推薦質(zhì)量，還需要考慮配送時長，以發(fā)現(xiàn)用戶體驗層面的問題。

峰值效應(yīng)與資源約束： 高峰時段是普通時段的幾十倍，給工程帶來挑戰(zhàn)的同時，高峰期用戶行為分布變化較快，也對快速捕捉用戶行為提出了較高的要求。同時，餐廳、騎手、運營資源都在固定時間比較有限，如何在多重約束的情況下綜合優(yōu)化用戶體驗也是挑戰(zhàn)。

市場機制：目的是效率最大化。 推薦算法的目標可以拆解為分配流量、內(nèi)容供給、促進轉(zhuǎn)化和實現(xiàn)交易。其中，推薦對提高轉(zhuǎn)化效率起關(guān)鍵作用，可進一步將推薦解決方案拆解為點擊、轉(zhuǎn)化、客單價、單筆收益、決策效率、就餐體驗、等待時間等模型的構(gòu)建和組合，以實現(xiàn)優(yōu)化目標。而優(yōu)化目標的制定也根據(jù)產(chǎn)品特性和實際的測量效果有所調(diào)整和偏重，經(jīng)歷轉(zhuǎn)化率、訪購率、毛GMV、凈GMV、凈GMV+UE的變化。

調(diào)控手段：目的是效率最大化基礎(chǔ)上的流量再分配。 如果單純以最大化單日GMV為目標，會存在流量分布的馬太效應(yīng)以及新店成長問題。而調(diào)控手段則主要解決長期平臺生態(tài)問題，包括多個方面的平衡，如：用戶對商家、商品的偏好以及總體滿意度方面的平衡；當天立即下單轉(zhuǎn)化的需求和對用戶興趣探索成本的平衡；自然流量效率和商家在平臺成長或賦能線下商家間的平衡；平臺短期收益和長期生態(tài)間的平衡；不同業(yè)務(wù)線間流量平衡、短期平臺廣告收入與平臺轉(zhuǎn)化間的平衡，等等。此外，基于算法模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)層面的最佳結(jié)果，并不一定符合人的認知。例如，基于ctr預(yù)估的邏輯會展示更多用戶已經(jīng)點擊和購買的商戶，不易滿足探索嘗鮮型用戶的需求，不利于拓展推薦結(jié)果的多樣性。

因此，可以從以下方面進行人工的調(diào)控手段：

商戶類型打散和強插。為防止同類商戶扎堆，人為設(shè)置同類型商戶連續(xù)出現(xiàn)的最大值，并強插非相關(guān)商戶和食物以拓展興趣。

商戶質(zhì)量重排。為保證前排推薦商戶的質(zhì)量，對應(yīng)影響質(zhì)量的關(guān)鍵因素，例如食物數(shù)量、分值進行低質(zhì)降權(quán)和沉底。

重排力度和優(yōu)先級設(shè)置。不同區(qū)域商戶特征差異大，對于連鎖店聚集的地域，如公司辦公區(qū)域周邊，加強商戶名稱、類型的打散；不同重排策略的先后順序和優(yōu)先級也會影響到重排結(jié)果，越靠后的重排策略優(yōu)先級越高。

To be continued...

本人對行業(yè)和業(yè)務(wù)理解有限，歡迎大家評論、私信提出意見建議~

三、今日頭條這些都有些什么功能？

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四、今日頭條的內(nèi)容分發(fā)機制是什么？并簡單介紹一下原理吧。

頭條的廣告推薦形式： 1.今日頭條廣告位置：應(yīng)用啟動全屏廣告、信息流大圖廣告、信息流小圖廣告。 2.今日頭條的兩種廣告形式：“信息流廣告”和“詳情頁廣告”。 （1）信息流廣告：信息流廣告和新聞資訊長得一模一樣，當用戶習(xí)慣性閱讀新聞標題時，你的slogan或活動信息就會自然地融入其中，被用戶接受。在推薦信息流中，所有涉及圖片的新聞都以小圖呈現(xiàn)，是今日頭條的一種原生廣告產(chǎn)品；大圖模式可以讓用戶在一整屏信息中率先看到你。 （2）詳情頁廣告：在資訊詳情頁中出現(xiàn)的廣告，位于資訊全文結(jié)尾的下方。廣告展現(xiàn)形式有三種：一句簡單文字介紹；或一張小圖＋一個標題＋一句簡單的介紹，或放置一張圖片banner。通過點擊這些圖示，可直接跳轉(zhuǎn)至廣告頁面。 3.今日頭條依據(jù)個性化推薦機制精準的將廣告分發(fā)給用戶（如下圖的用戶內(nèi)容推薦流程） 通過以上我們已經(jīng)可以簡單了解了與其他資訊類平臺相比，今日頭條無可比擬的優(yōu)勢。就如我們都知道的移動端的屏幕很小，沒有足夠的內(nèi)容展示空間，沒辦法像PC端那樣提供足夠的廣告位，這是很多平臺所面臨的一個巨大困惑，尤其對新聞資訊客戶端這樣的內(nèi)容平臺來說。這讓很多資訊類平臺空有大量的用戶和流量，但效率卻很低，而今日頭條依據(jù)個性化推薦將信息更加精準的推薦給用戶，在用戶可感知可接受的范圍內(nèi)，同時采用信息流模式，使用戶只要刷新就不斷會有新的內(nèi)容產(chǎn)生，這就解決了內(nèi)容展示空間不足和廣告位有限的問題。

以上就是關(guān)于今日頭條內(nèi)容分析主要包括相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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