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每个人的阅读兴趣都是大不相同的，个性化推荐机制要做的事情就是——让每位用户看到可能感兴趣的内容，——这也是用户每天会「沉迷」在今日头条上的原因。
因此反过来，作者创作的内容也就只会被推荐给可能对它感兴趣的用户。比如，某一篇关于C罗的足球文章写得极出色，阅读量超过了100万，放在朋友圈是可以刷屏的爆款文章，但对足球毫无兴趣的用户在今日头条上仍然是看不到这篇文章的。
这种精准推荐，是建立在机器对每位用户都有充分认知的前提下的。在机器中，每位用户实际是由大量数据构成的，用户的阅读兴趣就藏在这些数据中。
不同数据对用户兴趣计算所占权重不同，数据包括
用户的基本信息
性别、年龄、所处地理位置（城市或地区）；
使用机型、授权账户（如微博、微信等）、手机上经常使用的其他 App 等；
用户主动订阅或喜欢的内容
订阅帐号；
订阅频道；
关注的话题；
机器通过计算得出的用户阅读兴趣
用户阅读过的文章分类和关键词；
用户聚类：相似类型用户还喜欢阅读的其他文章类型；
用户在今日头条客户端主动标记「不感兴趣」的实体词或文章类型。
根据以上数据，系统对用户的阅读兴趣就能有个基本的判断。一般来讲，用户使用产品时间越长，系统积累的阅读数据越多，对其兴趣的判断也就越准确。使用产品的用户越多，系统对用户聚类的判断也越准确。
通过对数据的处理，每位用户将被机器打上各种标签，如一个用户阅读的文章中关键词排名靠前的是：C罗、皇家马德里、欧洲杯、小米、魅族、苹果。那么，这位用户可能被打上「足球、「皇马」、「科技」、「手机」、「米粉」等标签。不同的用户会被打上不同的标签。
当一篇带有「C 罗」、「足球」标签的文章在进行推荐时，系统会将其自动匹配给带有「C 罗」或「足球」标签的用户，这便是推荐引擎的个性化推荐。当然，系统推荐的实际情况会远比这复杂得多，但推荐的基本原理便是，机器通过数据来理解文章和用户，并对两者进行匹配。
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