? ? ? ? 剛看到一篇關(guān)于信息流熱度排行仔燕，個(gè)性化推薦機(jī)制的文章造垛，寫此文章總結(jié)下。本文雖思想?yún)⒄盏那拜叺奈螅且彩亲约涸瓌?chuàng)五辽。
? ? ? ? 首先說明信息既包括文字類的信息，也包括圖片外恕，視頻杆逗，甚至商品信息等信息。
? ? ? ? 解釋下三個(gè)名詞：
? ? ? ? 熱度詞庫：該詞庫根據(jù)當(dāng)前熱點(diǎn)來更新鳞疲，添加方式有兩種罪郊，手動更新，抓取微博等成熟媒體熱詞尚洽。
? ? ? ? 標(biāo)準(zhǔn)詞庫：記錄該產(chǎn)品中可能出現(xiàn)的信息的所有關(guān)鍵詞悔橄。一般來說網(wǎng)上有專門的在線詞庫可供選擇。
? ? ? 停用詞庫：在檢索關(guān)鍵詞時(shí)候翎朱，需要舍棄的詞語橄维，比如“我”，“想”等一些沒有實(shí)際含義的詞語拴曲。
一争舞、信息熱度排行機(jī)制
? ? ? 此處信息熱度排行類似于微博的熱搜，百度風(fēng)云榜澈灼，今日頭條的熱點(diǎn)等竞川。當(dāng)然此處的排行機(jī)制相比較于幾位大頭的算法機(jī)制較為簡單店溢，但是對于熱度排行的學(xué)習(xí)還是有很大幫助的。
? ? ? 公式：信息的熱度（H）=信息的初始熱度（H0）+信息的交互熱度（H（User））-隨時(shí)間遞減的熱度（H（Time））
? ? ? 首先得出該信息的所有關(guān)鍵詞委乌，方式：發(fā)布人自定義標(biāo)簽＋系統(tǒng)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)詞庫和停用詞庫進(jìn)行系統(tǒng)篩選床牧。
1.信息的初始熱度（H0）
（1）第一種計(jì)算方法：根據(jù)該信息所屬的分類進(jìn)行熱度計(jì)算。例如遭贸，娛樂類的S（0）= H * 1.5戈咳，體育類的S（0）= H * 1.2。
（2）第二種計(jì)算方法：計(jì)算該信息的所有關(guān)鍵詞與熱詞庫的匹配度壕吹。S（0）=匹配度*H著蛙。
2.信息的交互熱度（H（User））
H（User）=（1*閱讀數(shù)+ 2*推薦數(shù)+ 3*評論數(shù)+ 4*分享數(shù)）* N。
3.隨時(shí)間遞減的熱度（H（Time））
一個(gè)信息的熱度應(yīng)該隨時(shí)間指數(shù)遞減的耳贬，所以H（Time）表示應(yīng)該如下圖：
此處應(yīng)為一個(gè)隨時(shí)間遞增的指數(shù)函數(shù)踏堡，一個(gè)點(diǎn)為引爆點(diǎn)。
二咒劲、個(gè)性化推薦機(jī)制
1.基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦
（1）首先得出該信息中關(guān)鍵詞集合顷蟆。（根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)詞庫以及用戶自定義標(biāo)簽得出。）
（2）計(jì)算出關(guān)鍵詞集中單個(gè)關(guān)鍵詞對應(yīng)的tfidf值腐魂，tfidf值= tf * idf,用于 衡量該關(guān)鍵詞對于該信息的重要程度帐偎，其中tf是指該關(guān)鍵詞在該信息內(nèi)出現(xiàn)的頻率，idf指的是該關(guān)鍵詞在所有信息內(nèi)出現(xiàn)的頻率的相反值蛔屹，一般來講肮街，tf，idf越高判导，該關(guān)鍵詞越具有代表性。
（3）得出該信息的特征向量沛硅。
（4）文章關(guān)聯(lián)性之間的應(yīng)用眼刃。
計(jì)算兩個(gè)信息的特征向量，然后得出兩個(gè)向量的cos值摇肌。用cos值來表示兩個(gè)信息之間的相關(guān)性擂红。這種常應(yīng)用于相關(guān)文章推薦板塊，相關(guān)視頻推薦版塊围小。
（5）利用用戶特征向量來給用戶推薦信息昵骤。
當(dāng)用戶閱讀完一條信息后，對于該信息會有一個(gè)信息的特征向量為：
對應(yīng)的該用戶的行為向量為：
read,like,comment,share代表用戶的各種行為肯适，1,2,3,4分別代表各種行為的權(quán)重（人為賦予变秦。）
最終得出該用戶的特征向量為：
隨著用戶閱讀的信息量不斷增多，用戶特征向量越來越豐富框舔，再用用戶特征向量與各個(gè)文章相匹配蹦玫，就能進(jìn)行個(gè)性化推薦了赎婚。
2.基于用戶的協(xié)同推薦
（1）獲取用戶數(shù)據(jù)信息
a.外部數(shù)據(jù)。微信登錄樱溉，qq登錄可以獲取昵稱挣输，頭像。
B.主動詢問福贞。例如撩嚼，某些app會一開始詢問你性別，年齡等挖帘。
（2）根據(jù)獲取的用戶信息以及前面所說的用戶特征向量進(jìn)行用戶分群完丽。
（3）對于用戶X，他處于群體S（X肠套，n）舰涌，得出該群體的信息集合。分別得出用戶X分別與每一個(gè)信息的得分（第一個(gè)指標(biāo)是用戶X與S（X你稚，n）中每個(gè)用戶之間的關(guān)聯(lián)度瓷耙，第二個(gè)指標(biāo)是每個(gè)用戶對于該信息的關(guān)聯(lián)度）。
（4）根據(jù)每個(gè)信息的最終得分向用戶X進(jìn)行推薦刁赖。
小結(jié)：以上都是基本的機(jī)制算法搁痛，實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中，應(yīng)該是結(jié)合使用宇弛，并且根據(jù)實(shí)際情況有側(cè)重點(diǎn)鸡典。
微信公眾號：多一點(diǎn)思考，歡迎關(guān)注
