以今日头条为例，聊聊用户画像和内容画像精准构建后的推荐策略

各类 App 都能猜出我们想看什么了，那背后的推荐逻辑到底是怎样运作的呢？这不但对提升用户体验是关键所在，而且还是平台留住用户以及实现商业价值的核心要点。

用户画像构建

推荐系统认识你的基础是用户画像。新用户初次使用之际，系统会快速记录你的基本信息，像是注册时所填写的性别、年龄以及地区。举例来说，有一位25岁在北京注册的男性，系统会初步把他归到或许对科技。体育或者游戏感兴趣的群体范围之中。

平台会留意你的早期举动，你所点击的第一条新闻，你所观看的第一个视频，哪怕只是停留了短短几秒钟，都会被系统捕获并加以分析，这些初始的互动数据，构成了你用户画像的第一块拼图，进而为后续的精准推送奠定基础。

内容画像构建

系统进行深度解构每一条信息的过程便是内容画像，一篇文章或者一段视频上传之后，算法会即刻对其开展多层级分类，首先要判定它所属的大领域，像是科技、娱乐或者财经，这跟图书馆给书籍粘贴大类标签相类似 。

系统会借助自然语言处理等技术手段，针对内容进行具有更细致程度的标签化处理。比如说，有一篇关乎手机的文章，就会被进一步标记为“手机评测”，以及“vivo品牌”，还有“旗舰机型”等等多个不同维度。像这样层层递进细化下来的分类方式，构造出了一个极为精细的内容漏斗，从而保证了内容能够被精准地识别以及归类。

冷启动策略

系统面临的双重挑战是新用户与新内容，对新用户而言，系统并无历史数据可作参考，常用策略是先去推送当前平台最为热门的、大众普遍有着兴趣的内容，进而观察用户的点击相关反馈以及停留方面反馈，比方说，今日头条有可能会给新用户优先去展示热点新闻的榜单。

在全新内容出现之际，或者新入驻创作者登场之时，系统会试着把它分发给一小部分，有可能对该领域怀有兴趣的用户，去做测试。依据这部分用户的互动数据，像完播率、点赞评论这般，系统会迅速评估内容的质量，以及受众范围，进而决定要不要扩大推荐范围。

特征融合与匹配

举荐可不是单纯的用户画像跟内容画像逐个对应匹配，算法模型在作出决策之际，会全面考量多样特征，除开核心的相关性特征之外，还会增添内容的即时热度，好像一条才刚兴起的社会新闻，其权重会被临时提升。

系统会考量协同特征，也就是“和你好似的旁人还喜好啥”。另外，用户当下所处的环境，像早高峰通勤时候、周末夜晚在家，又或是身处某个特定城市，都会对最终的推荐成果产生影响。这些特性一同输入模型，算出一个极有可能吸引你的内容清单。

算法模型的训练

数量巨大的用户行为数据，是用来训练推荐算法的燃料，以那种日活量达到数亿的平台作为例子，用户每一天都会产生数十亿次的点击、阅读、观看行为，诸多海量数据被实时收集起来，并且输入到复杂的机器学习模型当中，用于持续不断地微调和优化推荐策略。

工程师会设定明确目标，如最大化用户使用时长，算法科学家也会设定明确目标，如最大化点击率。模型会通过分析历史数据里的成功案例以及失败案例，自主学习怎样调整各项特征的权重，从而更精准地预测用户的下一次点击，这是一个持续循环的过程，也是一个自我迭代的过程。

商业价值与用户体验的平衡

精确推荐直接关联到用户留存以及平台的商业健康状况，当用户能够快速寻觅到感兴趣的内容之际，粘性自然而然地增强，日均使用时长获得保障，这为平台的广告、内容付费等商业化运作模式构筑了坚实的基础根基。

可是，过度去追求点击以及时长的话，也极有可能引致“信息茧房”。所以，具备责任感的平台会于推荐当中注入一定量的多样性探索，举例来说，偶尔会穿插一些跟用户常规兴趣圈稍微存在偏差然而质量比较高的内容，借此来协助用户拓宽视野，在满足需求以及引导发现之间寻觅最佳的平衡点。

看过这些之后，你会不会觉得自己每日所刷内容的背后，实际上是一场精细的计算？你觉得推荐算法在何种程度上真正“理解”你，又有没有因为它所推荐的某一条内容而感到惊喜或者意外？欢迎在评论区分享你的观点，要是觉得有收获，可别忘了点赞给予支持！