1.机器能识别内容特征,并推荐给很可能对该内容感兴趣的用户。

机器能“阅读”出内容属于什么领域,识别该内容的特征并给内容贴上标签。同时,机器也能计算和识别每个用户的基本信息、行为特征、浏览喜好,给用户贴上标签。当内容的特征标签与用户特征标签相匹配时,这篇内容便会被推送至这个用户面前。

2.机器依据推荐效果多次推荐给匹配用户。

为了使受欢迎的优质内容扩大推广范围,避免不受欢迎的内容占用过多推荐资源,机器使用多次推荐的方式将内容推荐给感兴趣的用户。具体来说,内容首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的用户,这批用户的阅读标签与文章标签重合度最高,被系统认定对该内容感兴趣。平台根据第一次推荐后的效果,决定是否给予二次推荐。效果重点包含点击率、收藏数、评论数、转发数、读完率和页面停留时间等数据。