今日头条系统推荐的原理是什么
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发布时间：2022-12-05 09:34
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热心网友
时间：2023-11-10 18:26
机器通过计算得出的用户阅读兴趣
用户阅读过的文章分类和关键词；用户聚类－相似类型用户还喜欢阅读的其他文章类型；用户在今日头条客户端主动标记「不感兴趣」的实体词或文章类型。
根据以上数据，系统对用户的阅读兴趣就能有个基本的判断。一般来讲，用户使用产品时间越长，系统积累的阅读数据越多，对其兴趣的判断也就越准确。使用产品的用户越多，系统对用户聚类的判断也越准确。
文章的首次推荐，如果点击率低，系统认为文章不适合推荐给更多的用户，会减少二次推荐的推荐量；如果点击率高，系统则认为文章受用户喜欢，将进一步增加推荐量。以此类推，文章新一次的推荐量都以上一次推荐的点击率为依据。此外，文章过了时效期后，推荐量将明显衰减，时效期节点通常为24小时、72小时和一周。
