老板说“我们要做个性化推荐”时，你该怎么办......

需要通过用户的行为来获得，用户通过阅读，点赞，评论，分享来表达自己对新闻内容的喜爱；跟热度排名类似，我们对用户的各种行为赋予一定的“喜爱分”，例如阅读 1 分，点赞 2 分，评论 5 分等，这样新闻特征跟用户行为结合后，就能得到用户的特征分。

而随着用户阅读的新闻数越来越多，该用户的标签也越来越多，并且越发精准。

从而当我们拿到新闻的特征后，就能与用户的关键词列表做匹配，得出新闻与用户阅读特征的匹配度，做出个性化推荐。

5、其他运用

除了个性化推荐，基于内容的相关性算法能精准地给出一篇新闻的相关推荐列表，对相关阅读的实现非常有意义。此外，标签系统对新闻分类的实现和提升准确性，也有重要的意义。

6、优缺点

基于内容的推荐算法有几个明显优点：

• 对用户数量没有要求，无论日活几千或是几百万，均可以采用；因此个性化推荐早期一般采用这种方式。

• 每个用户的特征都是由自己的行为来决定的，是独立存在的，不会有互相干扰，因此恶意刷阅读等新闻不会影响到推荐算法。

而最主要的缺点就是确定性太强了，所有推荐的内容都是由用户的阅读历史决定，所以没办法挖掘用户的潜在兴趣；也就是由于这一点，基于内容的推荐一般与其他推荐算法同时存在。

（编辑：青岛站长网）

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