兴趣推荐新闻 VS 编辑推荐新闻

忽如一夜春风来，浏览器、新闻App、手百等都开始琢磨并复刻今日头条兴趣推荐新闻那套东西。也因此有了关于兴趣推荐与编辑推荐的讨论，将机器与人工对立了起来，一副机器军团要剿灭传统编辑的架势。

先说结论：
未来是属于兴趣推荐新闻的，但这并不意味着编辑推荐新闻的衰亡

首先，将新闻分发方式大体分个类：

• 1 兴趣推荐新闻--->基于机器学习的新闻推荐
• 2 编辑推荐新闻---> 基于专家系统的新闻推荐
• 3 SNS推荐新闻----> 基于社交关系的新闻推荐

三者之间的关系是：1>3>2，因为：

• SNS中有中心化和非中心化两种形式。其中以微博大V和公众号为代表的中心化形式，就是专家系统的新闻推荐；
• 机器学习推荐新闻中，会考虑SNS关系即协同过滤（如新浪微博的智能推荐、微信朋友圈的内容过滤），也会依赖编辑来进行质量把关。（从搜索的query分布来看，真的是越低俗越受欢迎。），可信来源（编辑）的内容也会获得更高的权重。

以facebook为例，它会通过人工判断来作为新闻推荐的保底策略：

5 月 13 日消息，据外电报道，全球最大的社交网站 Facebook 日前公布的文件显示，该公司在判断流行新闻话题时高度依赖人工判断和该公司的规则，而不是先前声称的通过智能算法自动完成。

从算法层的角度看，如果一个人偏好编辑推荐新闻，那么就给他推荐权威来源的内容即可；那么在这个用户的角度，就不会感知到兴趣推荐和编辑推荐太大的差异性。

从产品层的角度来看：信息流里露出和强化PGC来源，其实就是在给用户强化编辑推荐的印象。