头条发文干货分享系列之一：头条AI是如何抓取并推荐你的文章的

#大有学问#

很多人都在发什么流量密码之类的文章，其实哪有什么流量密码，即使有的话大家觉得会告诉你们么？毕竟流量就那么多，都掌握所谓密码的话，发文的人还有流量可拿么？

流量就是收益

今天在这里，我不说什么流量密码，仅仅从一个从业多年的顾客商业行为数据分析者角度，按照通常社交软件最基底的软件设计来做出我的分析，具体如何实施我也不会说出我自己的做法，是否读懂看各位自己的理解了。

我们要知道，大多数媒体社交软件或者平台的推荐机制是基于机器学习算法的。它会根据用户的历史行为、兴趣、阅读习惯等因素，为用户推荐他们可能感兴趣的文章。这个推荐过程会不断地进行调整和优化，以提高用户的阅读体验和推荐的准确性。

社交软件平台都有推荐抓取机制

具体来说，他们得推荐算法主要包括两个部分：特征提取和排序。在特征提取阶段，算法会根据大部分用户的历史数据和当前热点情境，提取出用户的个性化特征。这些特征包括用户的兴趣、喜好、地理位置、设备类型等等。在排序阶段，算法会使用这些特征对待推荐文章进行排序，以确定用户最可能感兴趣的文章然后进行推荐。

看看这些划圈的地方

然而，今日头条的推荐算法并不是单纯地基于机器学习的。它还包括人工智能和人工审核的元素，以保证推荐内容的质量和安全性。另外。今日头条也在推荐系统的优化方面做了大量的工作，例如使用多目标优化和离线实验等技术，以提高推荐的效果和稳定性。

看看年龄分布

那么，针对这种机器抓取算法我们要怎么做呢？其实很简单，头条已经把这里面的情报告诉你了，不要老去关注收益，多去看阅读自己文章的用户类型，设备类型，根据年龄段，收入，地区等等来定位下一次行文的风格，您会发现下一次您的文章多多少少会多出一些展现和推荐的。

只分析，不指路，点关注，不迷路，，下一篇<头条发文干货分享系列之二：推荐机制的消重>里面，我会着重解释一下推荐机制的另一个重点，什么是消重机制。

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