采集文章自动发布在你工作中从哪些方面进行文章推荐

　　采集文章自动发布在你工作中从哪些方面进行文章推荐

　　采集文章自动发布在你工作中是经常使用的，新闻类的在推荐系统中经常使用到，那么对于我们专门搞文章推荐系统的人来说，接下来介绍一下，我们从哪些方面进行文章推荐。首先我们定义一下什么是文章推荐，文章推荐指推荐系统根据用户对文章的喜好程度对文章进行分类，给用户推荐相应类型的文章，当然前提是我们对用户推荐的都是用户比较喜欢的文章，而对于用户来说，他们喜欢的一般都是相对用户能够达到一定的层次的文章，比如一篇论文（一些热门的文章），或者一些综艺类的文章。

　　总结一下就是推荐用户认为有意思且能达到用户层次的文章。具体来说我们可以从三个方面来考虑文章推荐。第一：从推荐策略的角度考虑文章推荐，我们知道用户画像是传统推荐系统的一个重要的依据，用户画像包括了我们的用户的年龄层，爱好方向，性别，年龄层主要是指我们的用户在不同年龄层都有多大的可能性会喜欢什么样的文章，爱好方向主要是根据用户在不同年龄段的喜好进行一个分类，但是性别是无法控制的，还有就是这些用户在年龄段里面会产生明显的时间段分布，那么这个用户产生的时间段也就是一个文章的推荐的需求场景。

　　第二：从用户分布的角度考虑文章推荐，具体来说就是用户有很多，目前市面上做文章推荐的论文其实有很多，但是根据用户分布其实推荐的文章类型并不是很多，但是这个是否导致我们没有办法进行文章推荐呢？并不是的，原因就是我们根据用户分布可以推荐一些热门的文章，其他的不一定是用户喜欢的文章，因为用户的喜好很有可能会随着时间段发生改变，比如从2014年进入某一个网站，那么2014年时期用户比较多，到了2015年，用户流失的可能会比较多，我们很难估计用户的喜好，所以我们就需要一个比较好的算法来提升我们的召回和推荐准确性。

　　第三：从用户协同过滤的角度来考虑文章推荐，也就是根据用户过往行为的相似性来推荐文章。先看三点，第一：用户协同过滤主要解决的问题是由不同用户来推荐相似文章，通过用户之间的相似度来统计一个文章的推荐概率，我们也可以考虑用户的先验知识来根据用户的标签来进行推荐，进行更加智能的推荐。第二：用户协同过滤会对文章进行标签化的分类，分类越多的话，也就是召回会越准确，进而可以进行推荐。

　　第三：用户协同过滤根据你的行为来分析你喜欢的文章以及更换的频率，那么我们也可以利用这些信息来进行排序，进而推荐给用户。接下来看一下几种主流的文章推荐策略：首先是基于历史阅读的一个文章推荐策略，这种文章推荐策略就是根据用户在某一时间点的阅读记录，比如。