按：做社区产品，内容推荐是一个绕不开的话题。传统论坛按版块分发内容的模式具有被动、低效等局限性，已不再适合如今快节奏的阅读模式，用户不再有大量的时间「沙里淘金」，因此基于内容的推荐模式被越来越多地应用到内容社区产品中。本文依据前人对内容推荐的研究，综合自身实践，简要讨论内容推荐的一些落地方式。
什么是内容推荐
内容推荐是「基于内容本身的推荐」，即将内容进行分析后建立特征，然后依据这些特征给用户进行推荐，这种特征往往用「标签」来定义。标签在整个内容推荐体系中具有很重要的作用。那么如何进行标签的制定，即所谓「打标签」呢？
内容标签
1. 用户自行打标签
用户自行打标签有两种方式：一是用户在平台预设标签下生产的内容会自动打上对应标签，二是平台允许用户自行添加一些标签。后一种方式可能由于用户对内容把握不足，或恶意操作，导致大量冗余标签或噪音标签产生，不利于后期维护。
2. 机器自动打标签
使用机器进行打标签，有一定的开发成本。一般可以结合分词技术和 TF-IDF 来提取关键词作为标签。这里需要注意的一点是，这种打标签的方式对文本的依赖度较高，如果社区内容为音频、视频等多媒体内容，这种方式仅能作用于内容的标题，因此可能会受一些「标题党」的干扰，但总体打标签效率比较高。
3. 运营人工打标签
运营人工打标签是一种最笨，但也是最有效的方法。通过运营人工干预，可以对内容标签进行复核，使标签和内容匹配度更高；同时通过运营介入，可以人工设置关联标签，将关联标签进行聚类处理。
因此，一般的做法是，用户在某一预设标签下生产内容，由机器进行自动打标签后，运营进行人工标签复审。
用户标签
除了内容标签外，如果想做到更精细化的推荐，还需要给用户进行「特征化分析」，也就是给用户也打上标签。用户和内容的交互，如点击、浏览、点赞、收藏等，都可以作为给用户打标签的基础。
用户打标签的过程需要注意两点，一是由于热门内容会干预用户的标签，因此对于热门内容的标签，需要做降权处理；二是用户的兴趣会随着时间衰减或发生变化，这时需要对用户的标签进行清洗，可以给内容增加「不感兴趣」的选项，用户触发后则对此标签做降权处理。
冷启动
每个内容平台在初期都会遇到这样一个问题：巧妇难为无米之炊。新平台总会遇到，要么用户行为或偏好数据过少，要么内容数量不足的情况。这时候应该如何进行内容的推荐呢？
- 用户首次使用时，可以引导用户进行所感兴趣的标签选择，然后将该标签下的热门内容推荐给用户；若用户不选择标签，则可以采取全站热门推荐或人工筛选推荐，将平台中绝大部分用户关心的内容进行推荐
- 如果平台中新内容较多时，可以在推荐时选取部分新内容进行推荐，每通过推荐增加一次阅读，传播度 +1，若起传播度高于某一预设的阈值时，可以认为该新内容值得推荐，更多进行曝光。这种方式可以解决新内容的冷启动，也可以增加新内容的曝光量。
推荐方式
首先预设一个推荐的目标：将较新的、优质的、用户可能感兴趣的内容推荐给用户，会涉及到以下三个维度：
- 新（timescore） —— 反映内容的实时性（用户无关）
- 优（qualityscore） —— 反映内容的质量（用户无关）
- 兴趣（interestscore） —— 用户的个性化需求（用户相关）
关键节点
- 计算时间衰减得分：时间越新，得分越高。参考函数：1/log(a*x+10, 10)，其中 x 为发表日期与当前日期的时间差，a 为常量。
- 计算内容质量得分：综合内容的阅读、点赞、收藏等维度计算得出。参考函数：sum(c/(1+exp(-(x-a)/b)))，其中 x 为影响因素的数值，a 为该因素的均值，c 为影响因素的权重，b 为常量。
- 计算影响用户兴趣的因素
- 去重：已推荐给用户的内容应从推荐列表中移除。
- 控制数量：一次推荐给用户的数量不宜过多，可从某一数量开始逐渐递增或递减。
-
控制边界：在极端情况下，会出现完全无内容推荐或推荐内容被消费完全，这种情况下应允许不进行推荐，而按照时间维度展示所有用户关注标签的内容。
一般推荐路径
其他注意点
1. 时效性内容
对于与时间强相关的内容，例如新闻或突发事件等，需要与普通的推荐内容区分开，做单独的推荐通道。
2. 内容排序
受顺序效应影响，在推荐时应注意推荐内容的排序，和用户最相关、质量最高的内容应排在顶部。通常在有用户信息的情况下，可以将推荐出的内容按和用户相关度进行排序；若没有用户信息时，则可单独依据内容本身的质量进行排序。
3. 长尾内容
平台里一般都会存在一些长尾内容，这部分如果不进行推荐，则很难触达用户。针对长尾内容，可以在一定维度进行统一提取后，当做新内容重新进行推荐，但需注意时效性内容不适合使用此方法。
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