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相比起来，今日头条将关注关系也弱化为调权因素，从而获得了一个更广泛的候选集范围（相当于用户在今日头条上关注了所有头条号），在此之上进行的排序能够有更高的效率匹配性和更好的可扩展性。
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关注对推荐系统而言，既是场景，又是助力。
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内容推荐是一个预期不稳定的场景，用户持续地刷新、阅读内容，其内容可能是娱乐、体育、社会新闻、财经报道等，不一而足。关注场景给了用户一个稳定预期消费的场景。用户知道这里的内容是产自一个限定候选集合（微博的订阅号列表）时，甚至会主动找寻特定发布者的内容（微信的订阅号列表）。
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有效的关注依赖用户的自知自觉，即明确关注是怎么一回事，知道关注后去哪里消费，关注频道会变成什么样。如果不经平台的干预，很有可能会重蹈社交分发平台的覆辙，大量无效的关注关系会影响用户的关注信息流。
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关注对内容推荐还有助力作用，内容推荐系统将关注动作视为用户表意性更强的动作。它代表了用户对某个品牌的足够认知。在这种品牌认知下，用户可能会放松对内容表现形式和内容消费价值的要求。比如，当你关注一个账号的时候，你可能会更愿意消费作者分享的私人信息，阅读那些标题封面看起来“素面朝天”的内容。
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关注动作也能被内容推荐系统用来衡量作者的价值，粉丝的多寡、粉丝阅读率的高低都是作者表现的量化指标，一个垂直的、能够持续取悦粉丝群体的作者，才是系统内价值更高的作者。一种应用方式是：某订阅分发平台对某条内容的推荐会先尝试10%的粉丝，如果粉丝点击率高的话会再继续扩散，否则会停止内容的继续推荐。
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算法分发：分发的终局？
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从某种角度来看，算法分发或许可以被称为终极解决方案。
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为什么这么说呢？因为推荐算法是个筐，什么都能往里装。算法是基于我们对现实世界的理解进行的抽象和建模，所有我们关心的因素（编辑分发、社交分发）都可以转化为算法推荐的参考因素。
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如果我们简化算法推荐过程，将推荐的因素收敛到编辑、社交、模型三种因素，那么，一个内容在系统中的得分可以表示为下列公式：
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内容得分= a×编辑因素 + b×社交因素 + c×模型因素
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a、b、c分别为三种因素的权重。如果我们把某种因素的权重设置为1，其他因素的权重设置为0，那么算法分发就能够等同于编辑分发或社交分发。
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在这个公式中，各种权重的调节完全是由平台的价值感导向决定的。以脸谱网为例，其认为来自真实好友关系的生活记录内容更重要，在分发过程中就会加强真实好友生活记录内容的权重，而弱化他们转发内容的权重，并进一步弱化媒体所发布内容的权重等。
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事实上，我们熟悉的各类内容分发产品，无论起步如何，如今都走上了一条多元素融合的道路：依赖中心化编辑引导和干预，依赖去中心化用户生产传播，应用机器学习提升效率。新版的微博在关注频道的旁边放置了热门频道，提供不依赖订阅关系的内容推荐服务；微信亦上线了实验室功能“看一看”，尝试推荐分发。
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多分发方式的融合一定是未来分发的主流，沉迷“气宗”“剑宗”之争的看客们，还是散了吧。
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内容算法：把内容变成价值的效率系统 面对推荐系统
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从茫然无知到过度自信，再从过度自信到心存敬畏，对于自媒体和内容分发业务，我的感受如是。
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还记得早年间，《人人都是产品经理》一夜间将“用户视角”这一概念进行了科普。那时，产品经理最常挂在嘴边的话是：“站在用户的角度，我觉得某功能可以上线。”拍脑袋上线的功能比比皆是。
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而随着数据驱动迭代流程的日益完善，千人千面的策略成为现实时，产品经理的措辞变为了：“基于统计数据，我觉得某功能可以进行AB实验。”
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从主观到客观，从自称典型用户到承认自己只是一名非典型用户，我们也许需要从第三方视角，基于统计数据去观察揣摩我们的用户。
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人机大战：效率与目标之争
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输给机器不冤
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1997年，深蓝战胜了卡斯帕罗夫。
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