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这一点想必大家是比较关心的，对于新闻客户端，准确说我们称为资讯客户端，今天我们来按照算法优劣程度以及有无算法来做分层。
第一档，基于搜索引擎主动用户行为的GoogleNews，百度新闻
其实这类产品做好了是很可怕的，我姑且把这个称之为大AI框架下的资讯App，这类做得好了是最准确的，因为搜索引擎基本上是基于用户的主动行为去实现的，通常你要做了解什么事情，你都是通过搜索去实现的，这类推荐算法从理论上来说效率非常高，用户教育成本也较低，因为搜索引擎只要知道你喜欢搜索什么就给你推荐什么了。
作为全世界人工智能技术最好的几家公司，百度和谷歌有这方面的优势，比如谷歌的AI能理解故事里的人物、地点和事件，并把他们都链接一起，分别通过Foryou来实现对你的真实兴趣的了解，以及通过Forcoverage来防止个性化收窄，也给有兴趣发现新事物的用户提供更加全面的选择。
基于搜索引擎的推荐算法，必须清楚的判断用户行为，什么时候是即时需求，什么时候是长时需求，这都要清楚的区分开来，否则系统给你的就将是杂乱无章的内容了。
第二档，基于推荐引擎被动用户行为的今日头条、一点资讯、天天快报、苹果News
个性化推荐引擎的鼻祖是Google的视频网站YouTube，这一类应用其实是我们接触最多的，我们通常把这类资讯App叫做个性化推荐引擎，这里面做得最好的、系统最为成熟、算法最为准确的就是今日头条、一点资讯了，天天快报现在做得越来越精准了，苹果News还是个初学者。
这一类应用比较重要的是以下几点，冷启动、用户标签、用户行为。当然我已经用最简单的最容易通俗理解的词语传递给你了，不会涉及到专业词汇，也不会用到专业分类，这样你理解起来更轻松一点。
这三类重要的特点，构成了自我演化的个性化推荐系统。推荐引擎的问题是用户相对来说比较被动，用户很少去搜索，而是更多的直接看推送。那么冷启动就比较重要了，冷启动中涉及到的地理位置、职业、身份、行业、兴趣爱好、性别等等都将成为冷启动的重要指标，这些维度越准确，系统学习的成本就越低，系统懂你的时间就越快。在使用一段时间以后，你的用户行为就将成为比较重要的指标了，你对文章点赞、评论、分享、踩、举报、驻留时间多长，你是订阅了还是取关了，看了具体的头部、尾部等等用户行为都将成为系统学习你用户习惯，变得越来越懂你的指标。
推荐引擎的问题是什么？容易个性化收窄！用户在浏览习惯上一旦只关注自己的关注的领域，那么个性化收窄的几率非常大，那么这时候“热门”频道就起作用了，你要经常去点一些你感兴趣的而又不是你经常看的内容。
第三档，就是你看不出用了推荐算法的，并且也确实没有什么卵用的腾讯新闻、网易新闻、新华日报、人民日报
最后就是你看不出用了推荐算法的，本质上就是纯信息流产品，也就是说只有信息流、没有推荐，比如腾讯新闻、比如网易新闻、比如新华日报、比如人民日报，他们并不知道你干了什么，也不关心你干了什么，他们只关心给你推送什么，或按照时间、或者空间、或者其他某一固定的逻辑给你推送信息。
不过现在腾讯新闻、网易新闻在这方面逐渐做得比较好了，也开始有了进步，不过主要还是基于对订阅等少数行为的采集上，复杂的用户行为上还有欠缺。
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