个性化推荐的 Feed 流设计

1、是比较通用的做法，按照推荐的先后顺序组成  Feed 流内容，也就是你刚才看过的底下还能找到，并且只有下拉刷新这一种方式刷出更多新内容，上拉至页面底部时，加载的是为你推荐的历史内容。依靠用户主动加载获取更多推荐物料，比如今日头条和知乎首页的“上次看到这里，点击刷新更多”也属于这种方式

2、是不按照推荐的先后顺序组成 Feed 流内容，也就是你刚才看过的内容，再刷新一下后，页面底部找不到刚才看过的内容，并且随着你上拉加载，会加载出现更多新的推荐内容，也就是除了下拉刷新的加载方式之外，还多了一种上拉刷新加载出更多新内容的方式。比如微博“发现” tab…

Feed的排序策略

个性化排序应该不是仅从「热」的维度出发。各家社交网站做信息流优化，背景应该都是生产量远大于用户可消费量，这时就需要识别哪些内容对用户价值更大。

Facebook 早期为了解决这个问题，用的是 EdgeRank 算法，简单来说就是根据

1、内容新鲜程度（时效）；

2、内容质量；

3、用户与内容的亲密度】这三者来重排序 Feed