今日头条推荐系统架构设计实践
今日头条分析报告两篇
今日头条分析报告两篇篇一：今日头条分析报告一：今日头条简介1.简介今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，它为用户推荐有价值的、个性化的信息，提供连接人与信息的新型服务，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。
它由国内互联网创业者张一鸣于20XX年3月创建，8月发布第一个版本。
2.创始人介绍3.头条特色今日头条是基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐，推荐内容不仅包括狭义上的新闻，还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。
二：内容介绍总共分为以下几个板块：新闻头条、话题专区、视频社区。
4.新闻头条刚打开软件后就可以看到这个界面，内容丰富同时会给你推送许多你喜欢的新闻，这个版块主要是给人提供实时的消息，给你最快最准确的新闻。
扁平化的设计风格加之丰富的界面内容展示，使得每条新闻之间分界并不明显。
单页显示新闻数目相比同类产品少约3-5条。
让人觉得十分的简洁。
5.话题专区话题的界面展示内容相对复杂，包含元素过多（标题、缩略图、话题来源、评论数、删除按钮、时间）。
其中由于图片展示数量的问题，使得“删除”按钮不能对齐，稍微影响美观；时间的显示也只有多图新闻与通栏图片新闻有所显示，不能保证布局的一致性，需要优化。
但是在话题专区人们可以自由的开展自己感兴趣的话题。
6.视频社区整个界面被分成一个一个的长方形的小方块，每块就是一个视频，这些放到首页的视频有一些是编辑寻找点击量和互动量大的文章放到首页，另外一些则是可以通过支付费用来将自己的内容放到首页增加曝光量。
在这个社区内可以观看大量的新闻视频，也可以上传自己所喜爱的视频。
三：运营模式和盈利模式7.运营模式今日头条的利用大数据和优秀算法，结合之下可以为每个用户建立精准的DNA 库，而基于此可实现的是广告的精准投放，用户之前浏览过相关信息或者商品，推送相关周边的商品信息，从最初只在各大安卓、ios平台推送下载，到近期在媒体前频频曝光，今日头条的运营还是很不错的，尤其是其本身的差异化优势，再加上CEO的个人魅力，推广效果事半功倍。
系统架构
汇报人：余俊良
背景
毫无疑问，这是一个数据爆发的时代。一分钟内， 推特上有 20 万条新消息被发送；在“Facebook” 上用户浏览的信息超过 1000 万条。人们在享受网 络带来便捷的同时，产生了大量的新型多结构数据。 有人说，世界的本质就是数据，大数据将开启一次 重大的时代转型。
在线计算 •数据缓存 – Couchbase / Redis • 数据加载和更新 • 运算和预测
技术架构
Nearline
用户行为收集
• 从日志服务器收集用户行为 •基于Apache Flume进行读取分发
用户行为分发
• 近在线部分将事件发送给Kafka • 离线部分将数据存储到HDFS
技术架构
Nearline
基于Kafka + Storm • 高稳定性 • 高实时性 • 高并发度
实现分布式的实时数据计算 • 内容相关性计算 •Online Learning
Offline
技术架构
数据建模 •用户兴趣建模/商品建模 •用户/商品聚类 •内容去重
推荐算法 •Item CF •矩阵分解 •基于内容的推荐 机器学习 •排序模型 •CTR预估
推荐系统组成
数据
显式数据：能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需 要用户付出额外的代价
-用户收藏 -用户评价
隐式数据：通过一些分析和处理，才能反映用户的喜好， 只是数据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音
-用户浏览 -页面停留时间 -访问次数
推荐系统组成
算法
算法类型： 基于内存的算法 基于模型的算法 基于内容的算法 LR算法
大数据环境下的推荐系统
整个推荐系统的底层运转和计算大量依赖于 Hadoop生态系统
产品经理解构今日头条设计背后的逻辑
编辑导读：今日头条是一款基于算法的个性化推荐产品，它为用户推荐有价值的、个性化的媒体信息，是国内移动互联网领域成长最快的产品之一。
今日头条作为新闻信息流的头部产品，里面的设计细节和设计逻辑值得我们思考和分析，本文作者对此展开了详细的讲解，与大家分享。
今日头条的出现颠覆了传统新闻产品（如网易、新浪和搜狐新闻）。
传统新闻依靠着编辑人员的推荐，将新闻触达给用户，而今日头条则依靠着新闻算法，抛弃传统人工分发的思路，使分发效率数以万计的提升，其迅速崛起，成为头部新闻资讯产品。
本篇文章主要讲解今日头条的一些设计和其背后的逻辑，本文大纲如下：什么是信息流？信息流有两部分组成，信息流=信息+流。
信息指的是内容，这些内容可以是新闻、视频、图片等，所呈现的样式多为列表或卡片。
流指的是瀑布流，可以无限滑动浏览。
所以信息流就是可以无限滑动浏览内容信息。
信息流的样式的好坏，会直接影响到信息的展现效率和点击率，从而影响到用户获取信息的效率和整体阅读时长。
下图为今日头条首页推荐频道的信息流：将信息流样式进行简单分类，使用最多的四种样式为纯文、左文右图、短内容、大图视频。
如下图所示：纯文样式用于新闻中没有图片的情况，当文章中没有图片时，这时候采用改样式。
列表含有：标题、来源、评论数、发布时间。
对于含有图片时候，采用左文右图样式。
目前新闻对于含有图片的列表样式，一般有3种分别为：左文右图、左图右文和三图。
左图右文的样式，强化图片，弱化标题。
对于新闻资讯来说，图片无法准确的表达其新闻资讯的内容，所以这种样式目前没什么产品使用。
目前市面上绝大部分产品都采用左文右图，例如今日头条、网易新闻、腾讯新闻、新浪新闻等。
只有是搜狐新闻采用左图右文。
三图则通过图片吸引用户点击查看，更加通过图片引导用户点击，好处是可以提升点击率，但是整个信息流显得乱，影响用户阅读。
和网易相比，头条信息流阅读起来更加舒服，视觉压力减少，这是基于今日头条三图样式占比很少，如下图所示，网易新闻信息流插入三图样式导致整个信息流杂乱。
今日头条APP案例开发
APP开发实战 -新闻客户端目录基于 h5+的 app 开发介绍、 hui 、 mui 介绍、项目部署 (1)制作子窗口、数据加载、下拉刷新 (7)新闻分类切换、上拉加载更多 (14)懒加载的使用 (17)新闻详情页面开发 (18)新闻详情页面分享功能 (21)app 在线升级 (25)基于 h5+的 app 开发介绍、 hui、mui 介绍、项目部署基于 h5+的 app 开发介绍传统的 app 开发一般使用原生语言进行， HTML5plus Runtime，简称 5+ Runtime ，是运行于手机端的强化web引擎，除了支持标准HTML5外，还支持更多扩展的j s api ，使得 js 的能力不输于原生。
5+ Runtime 内置于 HBuilder ，在真机运行、打包时自动挂载。
业内之前有 phonegap/Cordova 方案，但是他们自带js api太少了，扩展api需要用原生语言开发，更致命的是这类方案的性能不足。
最终实现完成 app 开发且一套代码多端发布。
开发工具 hbuilder官网：http://dcloud.io/非常推荐的编辑器，完美支持html js css php app开发。
mui最接近原生 APP体验的高性能前端框架，使用前端框架的目的：快速开发、更稳定的布局设计。
官网 :http://dcloud.io/mui.htmlhui由hcoder 发布的前端 ui 框架，与 mui 显著的区别是 dom操作。
官网 : /hui创建项目1、不使用任何框架使用 hbulider直接创建移动app项目，选择模板时选择空模板。
2、使用 mui使用 hbulider直接创建移动app项目，选择模板时选择mui 项目（自动生成 mui 最新的 css js入口文件）。
3、使用 hui使用 hbulider直接创建移动app项目，选择模板时选择空模板（下载hui 框架包，复制进项目即可）。
【“互联网+”商业模式案例】“今日头条”案例分析
一、背景介绍“今日头条”是一款为用户提供新闻资讯的产品，通过机器学习算法，利用推荐系统和数据挖掘技术，可以精确地为用户推荐符合用户兴趣的新闻资讯。
今日头条自2012年上线，截至2016年已有4.8亿的用户数和超过4700万的日活跃用户，成为第二大新闻资讯平台，紧排在腾讯之后。
今日头条的口号是“信息创造价值”。
今日头条产品的产生背景如下：（1）随着移动终端技术不断进步，移动端成为用户最大上网终端。
从2010年开始，使用移动端上网的中国网民爆发式增长，越来越多的人使用手机上网。
移动端逐渐成为中国网民上网的第一大终端。
（2）阅读新闻资讯是手机网民的主要需求。
除了日常的即时通信和搜索功能，人们平时使用手机花的最多时间是在新闻上。
阅读新闻资讯是手机网民的主要需求。
（3）互联网用户行为变化。
从主动发掘信息转变到被动接受信息，即从人找信息转变为信息找人。
在这个信息爆炸的移动互联网时代，线上信息爆炸式增长，导致严重的互联网信息过剩。
许多信息对用户来说是无用、重复的，导致用户选择困难，逐渐失去耐心。
（4）创始人的创业想法。
今日头条创始人张一鸣表示，当前是一个信息爆炸的时代，大量繁杂的新闻资讯使用户无所适从，用户很难在海量的新闻资讯中找到自己所需要的内容。
张一鸣认为“应该有一种更有效率的获得资讯的方式出现”。
二、产品与服务1.产品介绍今日头条作为一款新闻资讯类产品，可以为用户提供实时的资讯信息，让用户获得最新的社会资讯或者行业信息。
产品利用个性化推荐引擎和数据挖掘技术，可以发现用户所感兴趣的资讯，为用户准确推送。
推荐的内容除了新闻类资讯，还包括游戏、音乐、视频等信息。
产品强大的推荐系统可以帮助用户在海量的资讯中获得自己所感兴趣的内容，大大缩短了用户检索的时间，使用户使用得更加便捷高效。
此外，相关资讯还可以以头条号的形式呈现在用户眼前，内容包括娱乐或者社交等多个方面，可以满足用户休闲娱乐的需要。
“今日头条”结构框架如图1所示。
7.丁海峰--今日头条User Profile系统架构实践
https:///facebook/rocksdb/issues/210
Performance
• • • •
数据量：压缩后 12TB 数据 x 2副本 QPS：read 140K，write 55K (cache 后) 时延：avg 500us, pct99 5ms 机器：16台机器，SSD，存储瓶颈
需要怎样的用用户特征
• •
人人口口学：性别、年龄、地域，etc. 内容特征：category, topic, keyword, entity, etc.
• •
喜欢 & 不喜欢 短期 & ⻓长期
• •
协同特征：相似用用户 其它：e.g. 逼格
My Profile
算法
• • • • •
点击加权 & 未点击惩罚 热⻔门点击降权 时间衰减 噪声过滤：spam，标题党等 其它精细的调优
Lessons we learned
•
Batch + Streaming 是一一种常用用的模式
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合适的基础设施和业务抽象，减少重复
•
深入入理解 workload，选择合适的存储系统
•
Rocksdb on SSD rocks!
Thanks for listening. Joint work with many others.
问题
• • •
CPU 密集，大大量重复计算 高高写入入吞吐，MySQL 瓶颈 更新不及时，用用户动作反馈到 user profile 可能会 ⻓长达两天
Streaming Approach
• •
A Storm Topology mini-batch processing
• • • •
移动传播体系下内容分发方式探究——以今日头条为例
移动传播体系下内容分发方式探究——以今日头条为例随着移动互联网的蓬勃发展，人们获取信息的渠道越来越多样化，移动传播体系得以逐渐构建完善。
内容分发方式作为其中重要一环，更是不断演进，在内容生产、传递、传播、存储等方面不断有新的探索和尝试。
其中，以今日头条为例，本文将从以下几个方面来探底移动传播体系下的内容分发方式。
一、介绍今日头条今日头条是一款基于大数据技术，个性化推荐用户感兴趣的新闻、娱乐、体育、科技等内容的新闻客户端。
它不仅以图文形式呈现，还成为直播、短视频等多种形态内容分发的平台。
今日头条坚持以用户为中心，通过算法分析用户的关注点、兴趣等，实现内容的个性化推荐。
据不完全统计，截至2021年6月，今日头条月活跃用户数已经突破2.6亿。
二、内容分发方式1、个性化推荐个性化推荐是今日头条的核心，在“头条号”中，每个用户可以选择成为作者发布自己的文章，系统将根据用户对内容的兴趣偏好，通过协同过滤算法，实现动态推荐最符合用户口味的内容。
同时，头条还采用了LBS技术，推送和显示距离用户、地理位置相关的信息，进一步满足用户的实时需求。
2、短视频短视频作为移动端内容分发的大趋势，今日头条也积极布局。
它推出了“抖音火山版”，将用户产生的唱歌、表演、搞笑、游戏等视频分享在平台上，受到了广泛的欢迎。
头条还适时地发布与时事热点相关的短视频，满足用户了解时事、娱乐消费的需求。
此外，头条火山版还与网红、明星进行合作，打造出一系列走红的短视频内容。
3、新闻资讯作为一款新闻类App，今日头条在新闻资讯的内容分发方面毫不含糊。
头条将用户的关注点以及AI技术纳入了其编辑团队的考虑范畴，在资讯版块中选择能够让用户满意的新闻报道。
同时，在报道的质量方面，头条始终把推行内容审核机制放在极为重要的位置。
不仅过滤了广告、色情等不良内容的投放，还加强了风险隐患的把控。
4、直播头条直播是今日头条的重要内容形式之一，也是一款基于大数据技术、个性化推荐的直播产品。
UC头条：软件架构设计
UC头条：软件架构设计一、软件架构设计软件或计算机系统的软件架构是该系统的一个（或多个）结构，而结构由软件元素、元素的外部可见属性及它们之间的关系组成。
软件系统架构是关于软件系统的结构、行为和属性的高级抽象。
指定了软件系统的组织结构和拓扑结构。
软件架构是可传递可复用的模型，架构就是体系结构。
架构设计介于需求分析和软件设计之间。
架构设计就是需求分配，即满足，需求的职责分配到组件上。
软件架构设计是降低成本、改进质量、按时和按需交付产品的关键因素。
架构设计能够满足系统的性能、可维护性等品质；能够使得不同的利益相关人（stakeholders）达成一致的目标；能够支持项目计划和项目管理等活动；能够有效地管理复杂性；等等。
然而系统架构的给出必须建立在需求明确的基础上。
软件架构能够在设计变更相对容易的阶段，考虑系统结构的可选方案，便于技术人员与非技术人员就软件设计进行交互，能够展现软件的结构、属性与内部交互关系。
但是软件架构与用户对系统的功能性需求没有直接的对应关系。
二、架构的模型4+1视图点击加载图片逻辑视图：主要支持系统的功能需求，即系统提供给最终用户的服务。
（用户关注）开发视图：也称为模块(实现)视图，主要侧重于软件模块的组织和管理。
（程序员）进程视图：侧重于系统的运行特性，主要关注一些非功能性的需求，例如系统的性能和可用性。
（并发，集成人员）物理视图：主要考虑如何把软件映射到硬件上，它通常要考虑到解决系统拓扑结构、系统安装、通信等问题。
（软件到硬件，系统工程人员）场景：可以看作是那些重要系统活动的抽象，它使四个视图有机地联系起来，从某种意义上说，场景是最重要的需求抽象。
（用例图）逻辑视图和开发视图描述系统的静态结构，而进程视图和物理视图描述系统的动态结构。
三、软件架构风格软件架构风格是描述特定软件系统组织方式的惯用模式。
组织方式描述了系统的组成构件和这些构件的组织方式；惯用模式则反映众多系统共有的结构和语义特性。
如何进行系统设计和架构优化
如何进行系统设计和架构优化系统设计和架构优化是软件开发过程中非常重要的环节，它涉及到从需求分析到系统实现的整个过程。
一个好的系统设计和架构能够保证系统的可拓展性、可维护性和性能等方面的需求。
接下来就让我来介绍一下系统设计和架构优化的基本原则以及一些常见的优化技巧。
1.确定需求：系统设计和架构优化的第一步是明确系统的需求，包括功能需求和非功能需求。
功能需求指系统需要实现的具体功能，而非功能需求则包括性能、扩展性、稳定性、可维护性等方面的要求。
2.划分模块：将系统划分成不同的模块，每个模块负责实现一部分功能。
模块之间需要保持高内聚、低耦合的原则，以降低模块之间的依赖关系，提高系统的可维护性和可测试性。
3.选择合适的架构模式：常见的架构模式包括MVC（Model-View-Controller）、MVP（Model-View-Presenter）、MVVM（Model-View-ViewModel）等。
根据系统的需求选择合适的架构模式，以提高系统的可拓展性和可维护性。
4.优化数据库设计：在系统设计过程中，数据库设计是一个关键环节。
合理设计数据库模式、选择合适的索引、优化SQL查询语句等都是优化数据库设计的重要手段。
5.采用缓存机制：缓存是提高系统性能的重要手段，它可以减少对数据库等底层资源的访问次数，提高系统的响应速度。
合适地使用缓存机制可以极大地提高系统的性能。
6.优化网络通信：网络通信是分布式系统设计中非常重要的一部分。
优化网络通信可以通过减少网络请求次数、采用异步通信方式等来提高系统的性能。
7.异步任务处理：对于系统中耗时的任务，可以采用异步任务处理的方式，将任务放入任务队列中异步执行，以提高系统的并发性能。
8.采用分布式架构：对于需要处理大量并发请求的系统，可以考虑采用分布式架构，将负载分散到多个服务器上，提高系统的并发性能和可扩展性。
9.合理选择技术栈：选择合适的编程语言、框架和工具对于系统设计和架构优化非常重要。
个性化推送带来的“信息茧房”问题及反思——以“今日头条”客户端为例
|RADIO ＆TV JOURNAL 2020.11大数据时代，数据挖掘技术催生了个性化推送。
“今日头条”是算法推荐型聚合类新闻客户端，它的个性化推送服务具有代表性。
“今日头条”根据不同的受众群体和不同的个性需求，向不同的人群精准推送符合他们口味偏好的新闻信息。
一方面，它为用户及时提供有效信息，避免了大量无用消息，从而大大提高了新闻传播的“有效性”“及时性”以及“准确性”；但另一方面，它根据大数据计算用户的偏好，将相似内容局限于一个狭窄的圈中再进行个性化推荐，就陷入了一种自我构建的“信息茧房”之中。
一、“今日头条”新闻客户端的个性化特点算法新闻个性化推送系统是在掌握用户数据的基础上，通过计算机的算法将信息进行筛选，推测出用户的兴趣爱好、阅读需求，推送给不同的用户，从而形成“用户是信息的主人”的个性化效果。
(一)用户自主选择频道作为聚集类的新闻客户端，“今日头条”APP 在页面的搜索引擎下设有几个不同的分类，如关注、热榜、推荐、视频、问答、图片等频道，自新冠肺炎疫情暴发后又专门增添了抗疫类频道。
用户可以根据各自的喜好以及需求自主选择不同频道，平台利用大数据将用户订阅的频道和个人爱好进行记录，以便后续做出相关内容推荐。
(二)个性化内容的精准分发互联网带来的第四次传播革命，释放了个体的媒介接触、使用、传播的权利，使得信息环境由信息匮乏进入信息过载的时代。
用户面对海量信息，更多的时候是不知道如何快速精准地找到自己需要的信息。
而“算法推荐”比人工编辑的内容更具有主动性。
在“算法推荐”的背景下，计算机可以快速、准确地将有用信息精准分发，为用户过滤掉一些无用信息，提高了信息传播的效率和准确率，这也使每位信息生产者能够寻找到属于他们的用户圈。
久而久之，很多用户就会遇到这种情况：脑子里想要知道什么东西，还没去搜索，就送到眼前。
在信息爆炸的时代，个性化推荐算法的信息精准分发，为各类信息资讯客户端提供了强大的支撑。
(三)个性化体验瑞士心理学家荣格认为，个性化是一种自然的需求，任何降低到集体标准并对个性化造成阻碍的行为都是有害于个人生活的活动。
实现推荐系统：基于内容和协同过滤的算法
实现推荐系统：基于内容和协同过滤的算法推荐系统在当今的电子商务和社交媒体等平台上扮演着重要的角色。
它能够帮助用户快速发现自己感兴趣的内容和产品，提高用户体验和平台的粘性，同时也为平台的营销和推广带来了很大的价值。
基于内容和协同过滤的算法是目前主流的推荐系统算法，本文将深入探讨这两种算法的原理、特点和应用，并对它们进行比较和分析。
一、推荐系统概述推荐系统是一种利用算法为用户推荐商品、内容或者服务的系统。
通过分析用户的历史行为和兴趣，推荐系统能够为用户提供个性化、精准的推荐，帮助用户发现新的内容和产品，从而提高用户满意度和消费转化率。
推荐系统主要分为两种类型：基于内容的推荐和协同过滤的推荐。
基于内容的推荐是根据用户对商品或内容的历史喜好，从中挖掘出共同的特性和属性，然后为用户推荐具有相似特性和属性的商品或内容。
而协同过滤的推荐则是通过分析大量用户行为数据，找出具有相似行为模式的用户群体，然后将这些用户喜欢的商品或内容推荐给目标用户。
二、基于内容的推荐算法1.原理基于内容的推荐算法是根据商品或内容的特征和属性，为用户推荐具有相似特征和属性的商品或内容。
它不依赖于用户行为数据，而是直接对商品或内容进行分析和比较，从中挖掘出共同的特性和属性。
2.特点基于内容的推荐算法具有以下特点：（1）理解性强：算法能够直接理解商品或内容的特征和属性，为用户提供符合其兴趣的推荐。
（2）推荐精准：由于推荐是基于商品或内容的特征和属性，所以推荐结果往往更加精准，满足用户的个性化需求。
（3）新颖性差：基于内容的推荐算法往往不会给用户推荐过于新颖或偏离用户兴趣的商品或内容。
3.应用基于内容的推荐算法在电子商务、新闻资讯和社交媒体等平台上有着广泛的应用。
比如，亚马逊的商品推荐、今日头条的新闻推荐、豆瓣的图书推荐等，都是基于内容的推荐算法实现的。
三、协同过滤的推荐算法1.原理协同过滤的推荐算法是根据用户行为数据，找出具有相似行为模式的用户群体，然后将这些用户喜欢的商品或内容推荐给目标用户。
短视频平台的技术架构与系统设计
短视频平台的技术架构与系统设计随着手机普及率的不断增长和移动互联网的快速发展，短视频平台成为了当今社交娱乐领域的热门应用之一。
本文将探讨短视频平台的技术架构与系统设计，介绍其核心组成部分和关键功能。
一、引言短视频平台是一种通过上传短视频内容实现用户之间交流和分享的互联网应用程序。
其主要目标是提供一个稳定、高效、安全的平台，以实现用户上传、浏览和交互的需求。
为实现这一目标，短视频平台的技术架构和系统设计至关重要。
二、技术架构短视频平台的技术架构包括前端和后端两部分，下面将逐一介绍。
1. 前端技术架构前端技术架构主要包括界面展示和用户交互的实现。
其关键技术包括：（1）响应式布局：短视频平台需要适应各种设备的屏幕尺寸，响应式布局技术可以根据不同设备的屏幕尺寸自动调整页面的布局和内容。
（2）移动优先：考虑到大多数用户使用手机浏览短视频平台，前端技术应该优先考虑移动设备的适配和优化。
（3）HTML5和CSS3：HTML5和CSS3提供了丰富的标签和样式，可以实现更丰富多样的页面效果，提高用户体验。
2. 后端技术架构后端技术架构主要负责数据的存储、处理和传输。
其关键技术包括：（1）分布式存储系统：考虑到短视频平台的海量视频数据，采用分布式存储系统可以提高数据的存储效率和可扩展性。
（2）流媒体服务器：为了提供流畅的视频播放体验，可以使用流媒体服务器来实现视频的分发和传输，以提供优质的用户体验。
（3）数据缓存技术：为了提高系统的响应速度，可以使用数据缓存技术来减轻后端数据处理的压力，提高系统的性能。
（4）用户认证和权限管理：为保障用户数据的安全性和隐私，短视频平台需要实现用户认证和权限管理功能，确保用户身份的合法性和数据的保密性。
三、系统设计短视频平台的系统设计包括核心功能和辅助功能的设计，下面将详细介绍。
1. 核心功能核心功能是指短视频平台必备的基本功能，包括：（1）视频上传与存储：用户可以通过短视频平台上传自己的视频内容，平台将这些视频存储到分布式存储系统中，实现高效的存储和管理。
今日头条爆文结构
今日头条爆文结构
今日头条是一家新闻聚合平台，其爆文结构主要包括以下几个部分：1. 标题：爆文的标题通常具有吸引人、引起兴趣的特点。
它们经过精心设计，旨在吸引读者的注意并激发他们的好奇心。
2. 封面图/视频：爆文通常会使用醒目的封面图或视频，以视觉上吸引读者。
这些图片或视频可能是与文章内容相关的关键图像或有趣的动态。
3. 引言/摘要：爆文通常会有一个引人入胜的引言或简短摘要，用于概述文章的重点内容，引发读者的兴趣，并激发他们继续阅读下去。
4. 正文内容：正文部分是爆文最核心的部分，其中包含了详细的信息、故事情节、观点论述等。
文章内容通常简洁明了，结构清晰，以保持读者的关注和阅读兴趣。
5. 图片/视频插图：为了更好地传达信息和增强可读性，爆文中可能插入一些相关的图片或视频。
这些插图有助于更直观地展示故事、数据或观点，并丰富了读者的阅读体验。
6. 引用和数据：爆文可能使用引用、调查数据、研究结果等来支持或证明文章中的观点。
这些数据和引用可以增加文章的可信度和说服力。
7. 结论/总结：爆文通常会以一个简短的结论或总结来结束，强调主要观点或提供对读者的启示。
这有助于对文章内容进行总结，并使读者在
阅读后带着一些深刻的思考离开。
值得注意的是，爆文结构可能因不同的主题和目标读者而有所变化，但以上提到的部分通常是构成爆文的重要组成部分。
基于推荐算法的视频推荐系统设计与实现
基于推荐算法的视频推荐系统设计与实现第一章：绪论随着互联网技术的发展，越来越多的视频网站涌现出来，例如优酷、爱奇艺、腾讯视频和B站等。
这些视频网站拥有大量的视频资源，以及庞大的用户群体。
如何为用户提供个性化的视频推荐服务，已经成为了一个非常重要的问题。
推荐系统技术作为解决这个问题的一个重要方向，也正在得到越来越广泛的应用。
本文将介绍一个基于推荐算法的视频推荐系统设计与实现。
第二章：推荐系统概要推荐系统是指通过对用户历史行为和偏好数据进行分析，帮助用户快速找到他们感兴趣的信息的系统。
推荐系统一般分为两类：基于内容的推荐和协同过滤推荐。
基于内容的推荐是通过对已经喜欢的物品进行分析，找到相似的物品进行推荐，而协同过滤推荐则是通过寻找与目标用户具有相似行为模式的其他用户，把这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。
第三章：推荐系统设计本文介绍的视频推荐系统基于协同过滤算法。
本系统的设计流程如下：1. 收集数据：这个步骤是收集用户行为数据。
例如，用户对每个视频的点击、收藏、评论和分享等行为。
2. 数据清洗：这个步骤是删除一些不重要的数据，例如一些过于频繁的点击和异常数据。
3. 数据分析：在这个步骤中，我们会将数据划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的准确性。
我们还将使用余弦相似性计算用户之间的相似性。
4. 模型训练：我们将使用基于内存的协同过滤算法来训练模型。
在这个算法中，我们将使用用户之间的相似性来推荐物品。
5. 推荐服务：在这个步骤中，我们将使用模型来为用户推荐视频。
我们将根据用户的历史行为（例如点击和收藏等）来推荐视频。
同时，我们将使用算法来推荐与用户喜欢的视频相似的其他视频。
第四章：数据分析方法在本文中，我们将使用余弦相似度来计算用户之间的相似性。
余弦相似度是基于向量空间模型来实现的一种相似度计算方法。
我们将使用下面的公式来计算余弦相似度：Cosine Similarity = (A*B) / (||A||*||B||)其中，A和B是两个向量，||A||和||B||表示向量的模。
推荐算法原理全文详解(今日头条、抖音)
推荐算法原理全文详解系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。
1.系统概览推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。
第一个维度是内容。
头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。
第二个维度是用户特征。
包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。
第三个维度是环境特征。
这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。
结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。
这里还有一个问题，如何引入无法直接衡量的目标？推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标，能够用模型直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。
但一个大体量的推荐系统，服务用户众多，不能完全由指标评估，引入数据指标以外的要素也很重要。
比如广告和特型内容频控。
像问答卡片就是比较特殊的内容形式，其推荐的目标不完全是让用户浏览，还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。
这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。
此外，平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。
下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。
前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。
可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。
一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。
AI技术在新闻媒体中的实际应用案例
AI技术在新闻媒体中的实际应用案例一、智能推荐系统在新闻媒体中的应用随着信息时代的到来，人们获取新闻资讯的方式也发生了巨大变革。
以互联网为代表的数字化媒体平台给用户提供了更多选择，同时也加剧了信息爆炸的现象。
在这样的背景下，智能推荐系统应运而生，并广泛应用于新闻媒体中。
智能推荐系统利用机器学习和数据挖掘等技术，通过对用户兴趣、阅读历史和行为模式等数据进行分析，实现个性化内容推荐。
在新闻媒体中，智能推荐系统可以根据用户关注领域、历史点击记录等因素，为用户提供精准、个性化的新闻资讯推送。
以今日头条为例，它采用了基于深度学习算法的智能推荐系统，能够根据用户的兴趣偏好和地理位置等信息，自动筛选、分类和排序新闻内容，并通过用户反馈不断改进推荐算法。
这种个性化的服务使得用户可以更快捷方便地获取感兴趣的新闻，提升了用户体验。
二、自动摘要技术在新闻报道中的应用对于新闻从业者而言，写作一篇内容丰富准确、言之有物的新闻报道是一项具有挑战性的任务。
为了能够快速准确地阅读各类新闻并获取关键信息，自动摘要技术被引入到了新闻报道中。
自动摘要技术基于自然语言处理和机器学习等算法，在大量文本中提取重要信息并生成简洁准确的概括。
通过将这项技术应用于新闻媒体中，可以为编辑人员节省大量时间和精力，提高工作效率。
以美国CNN为例，他们利用自动摘要技术开发出了一款名为“CNN News Briefing”的APP。
这个APP每天会根据用户选择的关注领域和热点话题，自动生成包含多个主题概述和相关链接的新闻简报。
通过自动摘要技术提供实时更新和个性化服务，CNN满足了用户对快速、全面的新闻报道需求。
三、虚拟主持人在电视新闻节目中的使用在电视媒体领域，人们对新闻主播的形象深入人心。
然而，由于工作强度和成本等因素，传统电视新闻节目中的主持人往往难以实现24小时全天候的连续直播。
AI技术的发展为解决这一问题提供了可能。
虚拟主持人是一种利用AI技术生成虚拟形象，并能模仿真实主持人表情、语调和声音的技术。
今日头条系算法原理
今日头条算法原理本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。
一、系统概览推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。
第一个维度是内容。
头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。
第二个维度是用户特征。
包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。
第三个维度是环境特征。
这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。
结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。
这里还有一个问题，如何引入无法直接衡量的目标？推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标，能够用模型直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。
但一个大体量的推荐系统，服务用户众多，不能完全由指标评估，引入数据指标以外的要素也很重要。
比如广告和特型内容频控。
像问答卡片就是比较特殊的内容形式，其推荐的目标不完全是让用户浏览，还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。
这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。
此外，平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。
下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。
前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。
可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。
一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。