l 作者的活跃度，主要看作者的发文频率是否在一个合理的范围。发文太少，账号不活跃，作者得分会较低，发文太多有营销账号的嫌疑，作者得分也不会太高。发文频率需维持在一个合理健康的范围，此时文章得分会较高。

　　内容分析

　　文章主体内容的优劣，对推荐的影响也很大。机器会分析文章内容的各个维度，来给文章计算一个得分。主要维度包括以下几个方面：

　　l 文章的关键词。主要考察文章是否和所属频道强相关。每个垂直频道都有一个行业关键词列表。一篇新文章进来时，会计算与行业关键词命中的情况。命中越多的文章，该项算分表现就会越好。

　　l 文章的热度。机器会实时计算每个行业当前最新热点，一篇文章进来后，机器会分析该文章是否为当前热点或与热点相关。若命中热点，则会进行相应加分，文章被推荐的可能性越大。

　　l 文章的结构。机器会经过一系列的分析与计算，考察文章的图文比例、分句分段情况、语法结构等来评定一篇文章的语言流畅性、可读性等。

　　用户反馈

　　通过文章后验数据，对文章进行相关评价。如果文章的反馈数据很好，说明该文章很受欢迎，那么被推荐的可能性也会更大。反馈指标主要包括文章阅读数、阅读人数、评论数等。

　　点击率预测

　　一篇文章被推荐后，会有相应的点击率数据。机器会统计历史点击率高的文章，并分析这类文章的特征。新文章进来后，机器会将该文章与点击率高的文章特征对一个比对，如果特征相似，则预估该文章被推荐后也会有一个较高的点击率，那么该文章就更容易被推荐。文章被推荐后的实际点击率，机器也会统计下来，经过不断矫正与学习，机器预估的点击率会越来越准，对推荐的指导意义也会越来越强。

　　文章经过以上过程的分析与计算，最终会有一个综合得分，根据综合得分给文章排序并推到前端页面，即完成了一次自动推荐。

如何得到推荐

　　基于以上文章算分推荐的机制，为了增加文章被推荐的可能性并且被推荐在更好的位置，需要作者发文时注意以下几点：

　　1. 文章时效性强，尽量避免写旧闻或时效性已过的内容（提高时效性得分）；

　　2. 标题和封面图具有足够的吸引力、表意清晰（提高点击率）;

　　3. 图文并茂，易读性强（提高文章结构得分）;

　　4. 内容详实，给读者干货般的充实感（提高文章关键词得分与反馈得分）;

　　5. 观点鲜明，引发读者讨论（增加评论数）；

　　6. 发文频率控制在合理范围内，不要一天发几十篇，也不要好几天都不发一篇（提高作者评分）；

　　另外值得注意的是，有吸引力的标题能带来更多点击，但这不意味作者要成为惯用夸张标题的标题党。恰恰相反，标题党反而会被平台通过技术手段（标题党模型等）识别和打压，影响文章的推荐。除了标题夸张，用户举报密集、负面评论过多、无效异常点击、时效期已过都会影响文章的推荐。

　　文章的去重，过滤，推荐的环节基本上就介绍清楚啦~~ 有没有觉得棒棒哒！有任何其他疑问也欢迎大家通过留言，私信的方式勾搭小狐，小狐会在第一时间回复哒~

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