个性化内容推荐算法设计思路
今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念，自此之后，内容型的产品，个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”，“大数据”之类的热词和概念，产品的档次瞬间提高了很多。而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务，作为产品经理，必须深入到算法内部，参与算法的设计，以及结合内容对算法不断“调教”，才能让产品的推荐算法不断完善，最终与自己的内容双剑合璧。
本文以新闻产品为例，结合了我之前产品从零积累用户的经验，整理了作为PM需要了解的基本算法知识和实操。
- 算法的发展阶段
个性化推荐不是产品首次发布时就能带的，无论是基于用户行为的个性化，还是基于内容相似度的个性化，都建立在大量的用户数和内容的基础上。产品发布之初，一般两边的数据都有残缺，因此个性化推荐也无法开展。
所以在产品发展的初期，推荐内容一般采用更加聚合的“热度算法”，顾名思义就是把热点的内容优先推荐给用户，虽然无法做到基于兴趣和习惯为每一个用户做到精准化的推荐，但能覆盖到大部分的内容需求。而且启动成本比个性化推荐算法低太多。
因此内容型产品，推荐在发布初期用热度算法实现冷启动，积累了一定量级以后，才能逐渐开展个性化推荐算法。
- 热度算法
2.1 热度算法基本原理
需要了解的是，热度算法也是需要不断优化去完善的，基本原理：
新闻热度分 = 初始热度分 + 用户交互产生的热度分 - 随时间衰减的热度分
Score = S0 + S(Users) - S(Time)；
新闻入库后，系统为之赋予一个初始热度值，该新闻就进入了推荐列表进行排序；随着新闻不断被用户点击阅读，收藏，分享等，这些用户行为被视作帮助新闻提升热度，系统需要为每一种新闻赋予热度值；同时，新闻是有较强时效性的内容，因此新闻发布之后，热度必须随着新闻变得陈旧而衰减。
新闻的热度就在这些算法的综合作用下不断变化，推荐列表的排序也就不断变化。
2.2 初始热度不应该一致
上面的算法为每一条入库的新闻赋予了同样的热度值，但在现实使用后发现行不通，例如娱乐类别比文化类别受欢迎程度本身就高很多；或者突发了严重的灾害或事故；或是奥运会期间，体育类别的关注度突然高了起来；而此时如果还是每条新闻给同样的热度就不能贴合实际了。
解决办法就是把初始热度设置为变量：
1）按照新闻类别给予新闻不同的初始热度，让用户关注度高的类别获得更高的初始热度分，从而获得更多的曝光，例如
2）对于重大事件的报道，如何让它入库时就有更高的热度，我们采用的是热词匹配的方式。
即对大型新闻站点的头条，Twitter热点，竞品的头条做监控和扒取，并将这批新闻的关键词维护到热词库并保持更新；每条新闻入库的时候，让新闻的关键词去匹配热词库，匹配度越高，就有越高的初始热度分。
这样处理后，重大事件发生时，Twitter和门户网站的争相报道会导致热词集中化，所有匹配到这些热词的新闻，即报道同样事件的新闻，会获得很高的初始热度分。
2.3 用户行为分规则不是固定不变的
解决了新闻入库的初始分之后，接下来是新闻热度分的变化。先要明确用户的的哪些行为会提高新闻的热度值，然后对这些行为赋予一定的得分规则。例如对于单条新闻，用户可以点击阅读（click），收藏（favor），分享（share），评论（comment）这四种行为，我们为不同的行为赋予分数，就能得到新闻的实时用户行为分为：
S(Users) = 1click + 5favor + 10comment + 20share
这里对不同行为赋予的分数为1,5,10,20，但这个值不能是一成不变的；当用户规模小的时候，各项事件都小，此时需要提高每个事件的行为分来提升用户行为的影响力；当用户规模变大时，行为分也应该慢慢降低，因此做内容运营时，应该对行为分不断调整。
当然也有偷懒的办法，那就是把用户规模考虑进去，算固定用户数的行为分，即：
S(Users) = (1click + 5favor + 10comment + 20share)/DAU * N(固定数）
这样就保证了在不同用户规模下，用户行为产生的行为分基本稳定。
2.4 热度随时间的衰减不是线性的
由于新闻的强时效性，已经发布的新闻的热度值必须随着时间流逝而衰减，并且趋势应该是衰减越来越快，直至趋近于零热度；换句话说，如果一条新闻要一直处于很靠前的位置，随着时间的推移它必须要有越来越多的用户来维持。
我们要求推荐给用户的新闻必须是24h以内，所以理论上讲，衰减算法必须保证在24h后新闻的热度一定会衰减到很低，如果是线性衰减，当某些新闻突然有大量用户阅读，获得很高的热度分时，可能会持续排名靠前很久，让用户觉得内容更新过慢。
参考牛顿冷却定律，时间衰减因子应该是一个类似于幂函数：
T(Time) = e ^ (k*(T1 - T0)) 其中T0是新闻发布时间，T1是当前时间；
而最终的新闻的热度算法也调整为：
Score = ( S0(Type) + S(Users) ) / T(Time)；
2.5 其他影响因素
很多新闻产品会给用户“赞”，“踩”或“不在推荐此类”的选项，这些功能不仅适用于个性化推荐，对热度算法也有一定的作用；
新闻的推送会造成大量的打开，在计算热度的时候需要排除掉相关的影响。类似于这样的因素，都会对热度算法产生影响，因此热度算法上线后，依然需要不断地“调教”。建议把所有的调整指标做成可配项，例如初始热度分，行为事件分，衰减因子等，从而让产品和运营能实时调整和验证效果，达到最佳状态。