没数据积累和用户画像我是这么做头条产品的…….doc

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没数据积累和用户画像，我是这么做头条产
品的
方案，第一种是将种类根据自己关系的海量标签按权重成立一个个模型，所有抓取来的文章做全文的分词办理，大量文章统计词频，每篇文章所有分词就有一个总的频次值，和种类模型比对，取有关性较高的，另一种就是把种类下面所属的标签和所有筛选过垃圾源的文章比对，含有标签的文章归到所属种类下面，含有同一种类标签越多，说明该文章有关性越高，为了迅速上线就用第二种方案，可是相对，精度就差了一些，自然随着人工的介入，筛出一系列垃圾源，种类和标签维护工作的持续，内容准度好了一些。
顶层业务应用层
业务展现层主假如梳理目标用户感兴趣的重点词，将这些重点词关系到种类标签层的种类，这样，用户定阅重点词之后就能够看到这个重点词所属的内容，前台现在以及上线
个产品，一个定阅平台，行业头条，与之配套的是后台管理中心。
1、定阅平台
定阅平台半封闭，面向行业A公司用户和行业A自媒体
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从业者，释放出他们感兴趣的重点词，内容准度更高，公司
用户定阅重点词，能够看到有关的资讯，看到平台拥有的能
力后，有欲望定制更多重点词，后台审核后持续部署爬虫，
推送数据给用户，同时记录取户的所有行为数据。
2、行业头条
行业头条完全开放，面向准行业从业者以及泛行业爱好
者，释放出更多重点词，可是较定阅平台，内容质量稍差，
可是目标用户较广，所以寄希望记录取户的所有行为数据
（如评论，阅读量，换一批事件，关注重点词等），获得用
户反应，成立用户画像，以达到根据不同用户画像介绍重点
词的效果，为真实的介绍做准备。
3、后台管理中心
含有新闻管理，根源管理（优质根源，垃圾根源），类
型/标签管理，用户行为管理，推送管理，重点词审核排期管理，评论搜寻管理等，详细就不再详述了，有时机再详细介绍，简单的把产品框架梳理了一张图，和上面的阐述联合起来，可能更方便理解。
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（注：侵权必究）
致同行
不要动不动就要再造个今天头条，如果你的体验和算法
做不到比他强百分之五十以上，正面硬刚基本没戏，找准自
己的切入点，认清自己的优势；
内容介绍素来都很危险，如果用户不需要的时候介绍，
除非做到让用户欣