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天天都說人工智能，它在哪兒呢？

現(xiàn)在，與我們最近距離的人工智能，其實就在指尖。當(dāng)你在手機上打開一款新聞客戶端，可以看到，那些根據(jù)你的興趣所推薦的資訊、消息，陳列在上。過去我們說，閱讀的方式，現(xiàn)在早就變成了“興趣閱讀”。

在此，天天快報的產(chǎn)品總監(jiān)趙林分享了他對當(dāng)前興趣閱讀的看法（以下文字基于趙林的分享進(jìn)行梳理，略有調(diào)整）：

去中心化傳播形態(tài)，讓自媒體爆發(fā)

到了微博和微信的時代，變成一種去中心化的交流方式。每一個人都是一個小的媒體，都可以發(fā)出自己的聲音，這個時候就帶來自媒體的一個蓬勃的發(fā)展。

試想一下，原來每個門戶網(wǎng)站或者報紙也好，他們很難開一個非常小眾的一個頻道，或者一個欄目出來給大家去閱讀。它可能受眾只有幾千個或者幾萬個人，這樣其實也達(dá)不到他們的商業(yè)目的。

但是作為一個自媒體而言，比如一個喜歡釣魚的自媒體，他的受眾可能也就幾萬個，或者一兩千個人，但是因為他的興趣，他可能對（內(nèi)容的制作與傳播）不亦樂乎。

現(xiàn)在內(nèi)容的生產(chǎn)極大爆發(fā)，這些自媒體人發(fā)揮著很大的作用，不管他們是追熱點也好，還是從個人興趣出發(fā)也好。其實，我們平時可見的一些追熱點的自媒體內(nèi)容，包括小李子、或者小金人，包括酒店遇襲等等，他們寫得又快而且又有深度。

內(nèi)容的自動分配

不同的內(nèi)容會有著不同的平臺去分發(fā)。這里面我舉幾個簡單的分發(fā)的例子。

第一個就是傳統(tǒng)的門戶網(wǎng)站，傳統(tǒng)的門戶網(wǎng)站它的分發(fā)方式比較簡單，就是類似于目錄樹結(jié)構(gòu)的，就是你可以找每個頻道，每個頻道下面有不同的內(nèi)容。

然后像類似微博、微信這樣的，你先要去先 follow 它，有一種粉絲訂閱關(guān)系。可以去通過轉(zhuǎn)發(fā)把這些內(nèi)容進(jìn)行擴散。

再到最后一種，就是我們天天快報和今日頭條一起在做的“興趣分發(fā)”，就是根據(jù)用戶的興趣去把這些內(nèi)容傳播和擴散出去。

天天快報這類產(chǎn)品，和傳統(tǒng)的新聞客戶端相比有明顯的區(qū)別，前者是為移動而生的。

一篇文章從發(fā)布到最后推薦到首頁，大概是一個什么樣的流程呢？首先機器會判斷這篇文章是不是政治敏感或者色情的文章，或者說它是不是一個質(zhì)量偏低的文章。

如果是可能會被我們的系統(tǒng)攔截一下，然后進(jìn)入到排重的一個體系里面去，看下這篇文章是不是以前發(fā)布過；然后，進(jìn)入下一個環(huán)節(jié)，開始通過機器給文章內(nèi)容分類的過程，當(dāng)機器給文章進(jìn)行分類之后，系統(tǒng)會給文章打上標(biāo)簽，這些標(biāo)簽是和文章屬性有關(guān)的重要信息，然后轉(zhuǎn)給推薦系統(tǒng)，推薦系統(tǒng)再根據(jù)這些文章的特點去找它更合適推薦的用戶。

很多時候我們是把文章，比作食材。就好象廚師一樣，思考如何把這些食材進(jìn)行搭配，做成一道菜，給我們的顧客。

這個過程中，如果你總是去給用戶推送一些硬菜，顧客吃多了會膩。所以針對用戶的興趣閱讀，我們也有考慮多樣性內(nèi)容的搭配。結(jié)果，有時候我們推送的文章，并不完全是你以前看過的、喜歡看的那些內(nèi)容，是提供一些新內(nèi)容，摸索你新的一些興趣。

推薦系統(tǒng)最主要的是識別人和識別內(nèi)容這兩塊，只有你識別了人和識別了內(nèi)容你才能夠比較好的對這些人和內(nèi)容進(jìn)行連接和匹配。識別人方面肯定不是簡單的記錄，它里面會有一些比較重要的規(guī)則。比方說哪些興趣是可以劃分為這個用戶的真實興趣，哪些興趣可能不是他的真實興趣。

天天快報如何推送內(nèi)容？

識別文章方面，需要去建足夠多的案例，這方面其實是拼時間和耐力，需要我們長期在里面投入。在我們工作的時候，經(jīng)常會看到很多奇怪的內(nèi)容。比方說有些人的文章經(jīng)常會寫一些很有名、很牛的一些大佬，但仔細(xì)一看，這些文章都是標(biāo)題黨，他根本并不是說寫這大佬真正的去做了一件比較有意義的事情，而是可能偏一些心靈雞湯，或者只是拿大佬的名字做 SEO 上的優(yōu)化。

除了要去重、識別標(biāo)題黨外，在識別文章內(nèi)容方面，我們還很看重用戶的地理位置信息。我們內(nèi)部有一個“即時地”的標(biāo)記，就是用當(dāng)時在什么地方，除此之外，也會有一個常駐地的概念，就是用戶經(jīng)常出入在哪，這樣可能會不一樣。時間是另一個我們很看重的維度。

所以綜合地理、時間以及其它文章內(nèi)容以外的信息，我們會根據(jù)場景推薦來推薦內(nèi)容。場景推薦的時候會給用戶大的或小的驚喜。

在內(nèi)容推薦上我們以前寫了很多人工規(guī)則，可能算下來有好幾百條。比方說有些內(nèi)容在什么時間段可能不適合推出，有些內(nèi)容推出的時間只有多長時間，慢慢地這些內(nèi)容，這些信息我們可能都希望機器自學(xué)習(xí)，根據(jù)這些用戶以及這些用戶群的信息去自發(fā)展，也就是所謂的說用這個產(chǎn)品的人越多，可能天天快報的推薦效果會越好。

作者：MindStore

來源：http://www.jianshu.com/p/ab1304a4cb22

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