产品面试被问到的是那个经典的问题“你最喜欢的App是什么？”，我的回答是小红书。而众所周知的，在产品面试中这个问题基本都是面试官用来挖坑的，接下来就是死亡三连：如何去评估小红书的Feed流效果？小红书Feed流存在什么问题？如何解决？
Feed流的学习笔记:
Feed流的核心是“个性化推荐”，它的两个主体是内容和用户，是用户与内容的匹配，“信息找人”的展现方式。
总的来说，给Feed流产品下一个定义，则是：通过一定的策略，从大量内容中筛选出部分内容，经过排序后展现给用户。
Feed流是Feed + 流，Feed的本意是饲料，Feed流的本意就是有人一直在往一个地方投递新鲜的饲料，如果需要饲料，只需要盯着投递点就可以了，这样就能源源不断获取到新鲜的饲料。在信息学里面，Feed其实是一个信息单元，比如一条朋友圈状态、一条微博、一条咨询或一条短视频等，所以Feed流就是不停更新的信息单元，只要关注某些发布者就能获取到源源不断的新鲜信息，我们的用户也就可以在移动设备上逐条去浏览这些信息单元。
当前最流行的Feed流产品有微博、微信朋友圈、头条的资讯推荐、快手抖音的视频推荐等，还有一些变种，比如私信、通知等，这些系统都是Feed流系统，接下来我们会介绍如何设计一个Feed流系统架构。
Feed流系统特点
Feed流本质上是一个数据流，是将 “N个发布者的信息单元” 通过 “关注关系” 传送给 “M个接收者”。
Feed流系统是一个数据流系统，所以我们核心要看数据。从数据层面看，数据分为三类，分别是：
发布者的数据：发布者产生数据，然后数据需要按照发布者组织，需要根据发布者查到所有数据，比如微博的个人页面、朋友圈的个人相册等。
关注关系：系统中个体间的关系，微博中是关注，是单向流，朋友圈是好友，是双向流。不管是单向还是双向，当发布者发布一条信息时，该条信息的流动永远是单向的。
接收者的数据：从不同发布者那里获取到的数据，然后通过某种顺序（一般为时间）组织在一起，比如微博的首页、朋友圈首页等。这些数据具有时间热度属性，越新的数据越有价值，越新的数据就要排在最前面。
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