如何更好的向用戶推薦新聞呢？
我認為推薦新聞的核心在于邪狞，在用戶的有限的注意力與時間內祷蝌，為他推送他最可能感興趣的內容。
有如下幾個重要的維度：
1. 按照熱度
大部分人的口味都是相同的帆卓，如果一件事很多人都喜歡巨朦，那么很大程度上某個人也喜歡。
內容推薦最基本的方式之一就是按照熱度剑令。比如微博熱搜榜糊啡，比如朋友圈熱文，比如 Reddit 和知乎的點贊排名方式尚洽。
2. 按照時間
新聞作為一種特殊的內容悔橄，具有時效性，新的總是好于舊的
對于新聞來說腺毫，由于本身具有的時效性癣疟，發(fā)布時間也成為一個重要的指標。無論一條新聞多么有爆炸性潮酒，受眾多么廣睛挚，寫的多么妙趣橫生，只要過了新聞的時效急黎，就會變得無人問津扎狱。
3. 按照興趣
一個看過 TFboys 新聞的用戶侧到，更有可能關注娛樂圈的動態(tài)。一個關注了馮大輝的用戶淤击，更有可能關注互聯(lián)網信息匠抗。用戶的歷史數(shù)據，會從多個維度的描繪出用戶本身的審美趣味污抬。
早期的新聞掌握在傳統(tǒng)媒體手里汞贸，報紙印了什么你就得看什么。到了后來印机，報紙為了吸引更多人矢腻，分了許多個版面，政治射赛、娛樂多柑、體育等等，你如果只對某一個方面感興趣楣责，就可以只看那一個版面竣灌。
- 早期的興趣推薦是將內容分成了幾個大類，都放在讀者的面前腐魂，由讀者進行篩選帐偎；
- 后來的興趣推薦是讓用戶選擇興趣標簽逐纬，例如”健身“”明星““美國大選”等等蛔屹；
- 再后來就有了今日頭條，按照用戶的瀏覽記錄豁生，通過分析獲知用戶的偏好兔毒，從而推送內容。
但是如何獲取用戶的興趣呢甸箱？有兩種方法育叁，一種是用算法根據瀏覽記錄來進行預測，一種是根據用戶關注的用戶來進行推送芍殖。
3.1 按照過往瀏覽記錄
事實上并不只瀏覽記錄一個維度可以被用來預測用戶的喜好豪嗽。對新聞的點贊、評論豌骏、屏蔽等等龟梦，都可以用來預測用戶的喜好。同時窃躲，當用戶數(shù)據足夠多的時候计贰，甚至可以通過關注的內容來衡量用戶愛好之間的相似性，進而推薦內容蒂窒。
3.2 按照關注用戶的瀏覽
按照關注用戶的瀏覽來進行推送是一種比較通用的方法躁倒，也是一種比較穩(wěn)妥的方法荞怒。
優(yōu)點是：用戶通過”關注“操作選出了可能有同樣三觀/審美趣味的用戶，這個過程不需要產品本身進行干預秧秉，完全由用戶自己操作褐桌，成本低，且命中率高象迎。
缺點是：方式太過單一撩嚼，用戶的操作成本較大，大多數(shù)用戶都屬于”新手用戶“挖帘，并不會參與到”關注“這樣的高級的操作完丽。
4. 編輯推薦
大多數(shù)人其實并沒有觀點，你給了什么觀點拇舀，他們就抱持什么觀點逻族。
編輯推薦是一個必不可少的新聞推薦方式。
一是因為群眾所喜聞樂見的不一定是好的骄崩，盲目追求 KPI 可能會導致整個產品的氛圍走向低俗無聊（如果你的產品定位就是這樣當我沒說）聘鳞。
二是因為一條新聞從發(fā)布到被大眾所熟知是需要一個過程的，而這個過程很可能導致一條非常重要或非常優(yōu)質的新聞走向失效要拂。所以為了讓一條好新聞迅速的得到讀者注意抠璃，勢必要讓運營插手，將該內容推給用戶脱惰。
三是因為…大多數(shù)人其實是并沒有觀點的搏嗡，新聞潛移默化的告訴用戶什么觀點，尤其是當觀點富有煽動性時拉一，用戶就會將這個觀點默認為自己的觀點采盒。所以…你知道為什么一定要讓編輯推薦新聞作為一個重要的新聞推薦渠道了……
