一个人的文章推荐量多少正常(文章推荐量是什么)

#春日生活打卡季#

在头条发布的作品，展现量、阅读量都很低。于是就怨天尤人，埋怨运气不好，埋怨头条君不给推荐。今天仔细研究了头条的推荐机制。才发现不是那么回事。

我们发布一篇作品。都是由机器人从一个数量巨大的内容池里，精挑细选出让用户有兴趣阅读的内容。

因为每天在头条发布作品的人数都非常多。头条内容池里，就有成千上万的内容，等着系统机器去推荐。

那么系统里机器给用户推荐内容的时候要依据什么呢？

第一个根据内容：

那机器又怎么能知道一篇作品内容的呢？这个时候就要用到关键词识别技术。机器会根据标题或文章中的关键词，去识别这部作品的内容。然后再把这部作品，分到它的内容领域。

机器提取的是名词，所以作品在标题，正文中露出准确的名词，有利于机器识别出文章的内容。

第二个根据用户：

机器靠什么能分辨出用户的阅读需要呢？这时候机器会根据一个用户的特点分析用户的需求。比如他喜欢浏览的文章，他经常关注的内容。以及用户所处的环境等，

机器人了解到这些用户信息后，会对用户进行计算。算出用户喜欢的内容。

第三个根据用户对内容的喜欢程度：

机器根据 以上因素。算出用户对内容的满意度。再从成千上万的内容池里把所有文章按兴趣分配，由高到低排。这时候排在前几名的文章，就会被推荐到用户的手机上。进行展现。

我们再来看看推荐一篇文章需要的流程。

一篇文章的推荐，需要经过初审、冷启动，正常推荐和复审。

初审，就是机器需要判断，这部作品内容是否合规。

冷启动，是指文章怎么获取最初的几千次展现。对所有新内容，机器先进行加权推荐。先给这篇内容展现几千次。然后观察用户对内容的点击率。机器人就会判断出哪一部分用户喜欢这篇作品。当这篇作品获得了冷启动机会后，系统就会撤销，加权推荐。那文章后期的推荐如何？就要完全靠自身的实力了。

正常推荐期，冷启动期可以看到一篇内容的推荐效果。如果效果好，机器会持续不断地推送。如果用户不怎么关注。系统就会减少推荐。

复审期，在正常推荐中。假如出现数据异常，像点击率特别高。或者负面评论多等，这篇文章就会再次被系统审核。如果发现有问题，就会停止推荐。

弄清楚了头条的推荐机制。作品没有展现量，阅读量。我们就不要再怨天尤人了。只能证明我们的作品不够优质，被别人优质的作品所取代。

我们只有努力提高自己的写作水平。只有自己的写作水平提高了，自己的作品能够出类拔萃了，我们的文章，才能得到机器和用户的赏识。

我们只有选择努力，才能遇见更好的自己。亲爱的朋友们！你们说对吗？