一、头条推荐系统的本质
说白了，这个系统就是把最合适的内容送到最感兴趣的人眼前。
系统一边给作品贴上各种标签，一边给用户画像，完成之后，系统就开始“牵线搭桥”了，然后把用户可能喜欢的内容精准地推过去，这就是推荐系统。
给用户推送内容，系统主要看三个关键点：内容本身、用户的特点，还有用户对内容到底有多感兴趣。
对于内容，系统会用关键词提取和AI技术去识别，给内容贴上各种标签，然后分门别类地放到不同的领域里，像教育、体育、职场这些。比如，一篇关于篮球的文章，系统就会把它归到体育类。
对于用户画像，系统会收集用户的性别、年龄、地域、职业等基础信息，而且还会通过用户以前浏览过的内容，就是用户历史行为，分析用户喜欢看什么，不喜欢看什么，去更深的了解用户的喜好与需求。
比如，如果一篇内容推给用户，用户连点都不点，那系统就会想：这用户可能不感兴趣。如果用户点了进去了，但又很快就退出，也不点赞、评论，甚至点了个“不喜欢”，那系统就会觉得，虽然内容可能戳中了用户的某个兴趣点，但内容质量不行，用户不满意。反过来，如果用户不仅点击阅读，还点赞、评论、收藏，甚至关注了作者，那系统就会觉得：这用户对内容很满意，而且内容质量也挺高！
最后，系统会综合上面各种因素，把最合适的内容最好的内容，推送给真正感兴趣的用户手机屏幕前。这就是推荐系统的工作原理！
二、内容的审核、冷启动、推荐、复核流程
创作者内容刚发出去，先得过初审这一关，如果能通过审核，开始推荐；如果不通过，要么被限制推荐限流。
初审主要是看内容是否符合平台规则、有没有违反国家的法律法规，这个过程是机器和人工一起配合完成的。
一般来说，初审速度挺快的，基本1分钟内就能搞定。但要是遇到过年过节，或者有大型赛事、活动的时候，初审时间就会稍微长一点。
初审通过后，就进入冷启动环节了。因为平台和系统也不知道新发的内容质量怎样，用户喜欢不喜欢，所以会先推送给一小波人进行试水，大概展示几百几千次，通过用户的反馈，系统就能大概知道哪些人喜欢这个作品，哪些人不喜欢。
经过冷启动阶段，系统已经收集到了一些基础数据。如果一篇内容的数据表现很好，系统就会觉得内容质量不错，有潜力，会加大推荐力度；如果数据不行，推荐就会减少。
正常推荐过程中，系统会监测作品的各种数据，比如用户的点赞收藏评论等，如果负面反馈数据很高，作品就会再次进行复审，减少或停止推荐。
如果内容比较优质，会继续加大推荐力度，进入下一个更大的流量池，推送给更多的人看，如果用户反馈还是很好，则继续推送更多的人，一直这样循环往复的进行。
这一切的流量，最终目的就是保证最好内容推给最需要的用户。
