『壹』 今日頭條的個性化推薦是基於哪些具體數據
今日頭條的slogan很清楚的告訴了我們，它的文章推薦機制是個性化推薦機制，最大化保證推送的精準度，盡量保證對的文章推薦給對的人，歸根到底這個推薦演算法關鍵是還在於對海量用戶行為的數據分析與挖掘，個性化推薦的平台有很多，也許各家演算法略有不同，但最終目的都是殊途同歸，為實現最精準的內容推薦。
今日頭條的文章個性化推薦機制主要是：
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。
基於相同城市的新聞：對於擁有相同地理信息的用戶，會推薦與之相匹配的城市的熱門文章。
基於文章關鍵詞的推薦：對於每篇文章，提取關鍵詞，作為描述文章內容的一種特徵。然後與用戶動作歷史的文章關鍵詞進行匹配推薦。
基於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，對所有沒有閱讀過該文章的用戶進行推薦。
基於社交好友關系的閱讀習慣推薦：根據用戶的站外好友，獲取站外好友轉發評論或發表過的文章進行推薦。
基於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。
基於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。
基於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。
麻煩請採納，謝謝。
『貳』 今日頭條裡面推薦2.1萬是什麼意思
意思就是你發的這篇文章，已經推薦給了21000個人，他們打開app後會出現你的文章，但是他們不一定點開看，這和你的標題、配圖都有一定的關系。
拓展資料：
推薦是你的文章好與不好的一個重要指標，指的是把你的文章推薦的人次，比如推薦1萬人，則，將有1萬人能看到你的文章，而，閱讀，表示，這一萬人中有多少人進行了閱讀 。推薦是機器根據文章的專業垂直，標簽來進行推薦人群匹配，要有高推薦，必須得好標題，好配圖，好內容，高推薦才能帶來高閱讀 ，假如上面閱讀達到1萬以後，則推薦會上升到5萬，推薦給更多的人，閱讀越漲，推薦越漲。
推薦：機器先把文章推薦給可能感興趣的用戶，如果點擊率高就會一步步擴大范圍，推薦給更多的相似的用戶人群。
「頭條號」是今日頭條針對媒體、國家機構、企業以及自媒體推出的專業信息發布平台，致力於幫助內容生產者在移動互聯網上高效率地獲得更多的曝光和關注。截至2016年11月底，已有超過39萬個個人、組織開設頭條號。其中約有30萬自媒體頭條號，以及政府、媒體、公司等其他類型的頭條號約9萬個。
上頭條是如今的網路流行語，對一家媒體而言，頭條新聞，是新聞焦點所在，它體現媒體編輯對政治、經濟、文化、社會生活的敏感，反映當時當地社會脈搏的跳動。
上頭條，主要是指通過眾多力量，將本來不屬於頭條新聞的事件炒作為頭條新聞。
『叄』 今日頭條怎麼寫文章閱讀量多
今日頭條的最大特點就是針對內容的智能演算法推薦。所謂智能演算法推薦，就是把合適的內容推送給合適的人，平台相當於流量分發機器。
再對比微信公眾號，純粹靠訂閱用戶以及其社交關系鏈分發內容，平台本身幾乎不參與分配流量。
這意味著就算你沒錢沒資源，只要你能做出「適合」的內容，平台就給你流量。同時，伴隨著今日頭條的申請門檻越來越低，今日頭條可能是個體切入自媒體領域的最佳平台之一（甚至沒有之一）。
今日頭條的用戶有什麼特點？了解他們的特點，才能知道他們需要什麼，該怎麼搞定他們
大家看上面那張圖。今日頭條用戶所在的城市，50% 是在三線城市及其以下。我之前寫過一篇文章叫從智識角度來講，它算不上精英市場，但是從精準流量或者從流量庫角度講，它就是一個非常好的流量池。
為什麼呢？因為從內容來講，一群人去投票，太高深的內容都看不懂，而那些簡單的、搞笑的、獵奇的，受眾范圍最廣的內容，才能獲得最多的投票進而被推薦
你看今日頭條的人群組成，三四線城市，它佔了那麼大比例，這意味著用戶的受教育程度有限，類似「快手」，而且購買力偏低。
但是互聯網的特點是只要用戶數量大，再小的贏利點都能被無限放大。如果你很想做爆文，賺廣告費，那麼今日頭條是個不錯的選擇。
另外說明一點，今日頭條的廣告分成系統是 2014 年才上線，很多人為了秀資歷，能把牛皮吹到 2012 年入駐。
打造爆文製造機
打造一款爆文，主要搞定兩個問題，平台和用戶。
所謂搞定平台，最主要的是弄明白智能演算法推薦的核心，獲取平台盡可能多的推薦。
1. 推薦演算法的本質是什麼？
不用管花里胡哨的各種演算法，或者看似高深的代碼。說實話，機器目前還是單純得愛。
機器的工作流程是先給內容和用戶打標簽，之後冷啟動內容投遞，通過演算法將內容標簽跟觀眾標簽相匹配，同時根據觀眾互動量級，決定進行下一步向多少人分發。
這隱藏的一個天大的干貨就是你的文章要想獲得推薦，就一定要踩大類標簽。機器讀不懂你的文章，他能識別的只是關鍵詞對應的標簽，而關鍵詞標簽背後就是相應的用戶群
有些標簽背後對應的可能是 1 億人，而有些標簽可能只有區區數千人。超級爆文必定來自超級標簽！踩對標簽就贏在了起跑線。
大家看女性和男性的十五大閱讀標簽，這意味著如果你想打造爆文，一定要從這幾大標簽品類切入
如果你寫了一個非常生僻的門類，還沒出發就已經死了。怎樣確定是否踩到標簽？用手機客戶端看到文章末尾即可。
怎樣確保踩中標簽？提煉自身賬號所屬行業有小及大的關鍵詞矩陣，有現成的最好，沒現成的靠經驗積累。
『肆』 今日頭條廣告投放，是如何針對精準人群進行定向廣告
今日頭條廣告如何精準人群投放，首先我們在搭建廣告計劃時，需設定好廣告的投放地域、人群年齡、性別、興趣愛好，注意創意物料跟落地頁關聯度，提高頁面轉化率，當你創意的點擊率、落地頁的轉化率很優秀的同時，賬戶起量是很快的。
『伍』 今日頭條的推薦機制是怎麼演算法的
今日頭條是屬於機器演算法推薦機制的平台，也就是說，即使你沒有粉絲來到頭條上發表內容，也可以獲得比較大的推薦，一個剛來頭條不久的新人創作出10萬百萬閱讀都是有可能的。
但要想創作出閱讀量高的內容，就需要了解清楚今日頭條的推薦機制：
每一個使用今日頭條APP的用戶，都會被系統打上各種類型的標簽，比如你經常看體育看足球，今日頭條就會認為你是一個體育愛好者，那麼當有頭條號作者發布足球相關的內容時，就會優先推薦給你。
所以說要想讓你的文章獲得比較大的推薦量，首先你需要在文章的標題和內容中，體現出來你的領域和人群，以方便系統判定你的類型，幫你推送給精準的用戶。
如果你的標題和內容中都沒有體現出來相應的關鍵詞，那系統就不知道要把你的內容將會給推薦給誰，很有可能會造成閱讀量，推薦量都不好的結果。
除了上面這個最基礎的人群和關鍵詞匹配外，用戶的行為動作也是影響頭條號推薦的關鍵因素。
評論，收藏，轉發點贊和讀完率，這些都決定的，你的內容是否會獲得比較高的推薦。
一篇文章發布後會經過一輪這樣的推薦：初審、冷啟動、正常推薦、復審。
初審是一般機器審核，通過內容判定出你是否有違規行為，初審通過後，將進入冷啟動階段。
冷啟動就是系統把你的內容推送給一小批可能對你內容感興趣的人群，然後根據這個人群的反應，比如說讀完率、點贊互動評論的整體情況，對你進行下一輪的正常推薦。
如果這些互動都比較好，讀完率很高點贊，評論都很好，收藏量也很多，那麼系統就會給你加大推薦，推薦給更多的用戶。
當推薦到一定程度後，系統會給用戶的反饋情況進行復審，比如說有人舉報，或者負面評論過多，如果在復審種，發現你屬於標題黨或者內容過於負向，將系統將會不再推薦。
這是今日頭條的推薦機制和推薦流程，弄懂這個推薦流程後，會對你的頭條號運營有很大的幫助。
『陸』 今日頭條是怎樣做到精準演算法推薦
今日頭條藉助個性化推薦提高用戶瀏覽新聞的時長，個性化推薦中最常用的演算法就是協同過濾演算法，包括基於物品的協同過濾和基於用戶的協同過濾。說成人話就是，與你同類的人喜歡什麼，就給你推什麼新聞，看了A新聞的人也瀏覽了B新聞，那麼就給你推薦B新聞。
同時，根據用戶的瀏覽軌跡和偏好，不斷更新迭代用戶的標簽（用戶畫像），提升推薦的准確率。
個性化推薦中比較難的就是冷啟動階段，無法判斷用戶的偏好，因為難以推薦能吸引用戶眼球的新聞。達觀數據採用的是多種策略來改善冷啟動用戶的推薦質量，最重要的一點就是需要秒級生成用戶畫像，快速完成冷熱轉換，確保用戶留存率。
『柒』 哪位大神知道今日頭條的推薦演算法是用什麼語言寫的是寫在客戶端還是伺服器端。
當然是後端。都是在後端演算法了，前端把結果推薦給你而已
『捌』 今日頭條的推送演算法好嗎
您好，今日頭條的推送演算法是基於日常的瀏覽歷史來進行計算的，作為某個類型的喜好人群作為基數推薦。
如果您不喜歡某一類的內容，可以刻意地不去看該領域的內容，逐漸地頭條就會減少推送，直至沒有。
希望能夠幫助到您。
『玖』 今日頭條的新聞推薦演算法是怎樣的呢
今日頭條開始逐步引入個性化推薦的策略。他們所採用的，是協同過濾（Collaborative Filtering）** + 基於內容推薦，直到今天依然構成今日頭條推薦演算法的基礎。
（協同過濾）是一個很好的方法，直到今天我們還一直使用。但缺點也很明顯，對於沒有行為（記錄）的文章，沒辦法推薦，所以沒辦法用於文章的冷啟動。所以我們引入了基於內容推薦的策略。比如計算文章的分類、文章的關鍵詞，然後根據用戶對文章的閱讀、瀏覽等信息，細化用戶的個人資料。——這樣子，如果文章是和科技相關的，而用戶的個人資料也顯示科技相關，那麼就算匹配。」
在之後的工作，是把特徵、模型做得更加細化。比如，文章實體詞的抽取。我們最近對文章的分析，已經做得很細，可以精確地提取實體詞。我們近期引入了『詞嵌入』（word embedding）方法，做向量化的分析，還引入 LDA 的方法，進行 topic 分析等等。
