最近公司有要寫這種資訊類的app, 我就大概查了下, 記錄下來
首頁推薦(文章個性化推薦機制):
1, 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。
2, 基于相同城市的新聞：對于擁有相同地理信息的用戶煤傍，會推薦與之相匹配的城市的熱門文章盖文。
3, 基于文章關鍵詞的推薦：對于每篇文章，提取關鍵詞蚯姆，作為描述文章內容的一種特征五续。然后與用戶動作歷史的文章關鍵詞進行匹配推薦洒敏。
4, 基于站內熱門文章的普適性推薦：根據站內用戶閱讀習慣，找出熱門文章疙驾，對所有沒有閱讀過該文章的用戶進行推薦凶伙。
5, 基于社交好友關系的閱讀習慣推薦：根據用戶的站外好友，獲取站外好友轉發(fā)評論或發(fā)表過的文章進行推薦它碎。
6, 基于用戶長期興趣關鍵詞的推薦：通過比較用戶短期和長期的閱讀興趣主題和關鍵詞進行推薦函荣。
7, 基于相似用戶閱讀習慣的列表推薦：計算一定時期內的用戶動作相似性，進行閱讀內容的交叉性推薦扳肛。
8, 基于站點分布來源的內容推薦：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傻挂。
以上是我查的某度和某頭條的推薦規(guī)則.
評論列表:
1, 評論列表熱門評論5條和最新評論列表, 熱門評論按照點贊和評論數綜合得出的最熱5條, 最新評論列表是按照時間排序的.
