自动采集文章功能基于语义分析的、可靠的文章评论

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　　通过搜索按用户过往发言规律归类，最近阅读关注方向进行聚类，像贴吧一样，

　　感觉是想先从标签来，一一分类，因为每个人的特征、思维差异巨大，所以会有很多标签，有相似度就能检索了。像贴吧、今日头条这些，就是按用户的分享阅读频率来的。

　　就个人来看，移动端的标签推荐是最有前景的。全球领先的分享销售模式。国内只有一点通是这方面的头部企业。就整个市场前景而言，全球领先的ugc内容分享网站。国内我只知道一点通，有14年数据。那么目前移动端的标签推荐就是人群的细分，然后的精准分析产品这个精准就是进行用户的描述，内容的描述可参考下图。当然除此之外，更多的应该是基于算法来推荐的产品。多半是强属性标签的产品。可以参考百度及高德等导航类的产品标签。

　　移动端标签推荐技术还是有很大想象空间的，例如现在的词袋模型，seo词之间做词聚类，利用社交分享标签获取用户标签，互联网领域有，如果从算法上来说可以分为几种方式：首先是一种二元的匹配方式，即人工或机器来根据输入的标签进行匹配，然后再由匹配分得分高的人群给予展示，他将给这些用户推荐更多相似的用户对应的内容，这就是自媒体达人往往被大众所关注的原因，而小编在此基础上如果细分为职业，薪资等多个维度，在给用户推荐的时候可以做多个匹配组合，甚至人工质检，重点是需要进行广撒网的，设计到人工智能也可以做类似的事情。

　　第二种模型是点击模型，即用户输入标签后推荐至于广告商，但是在推荐内容中不能出现点击内容名字，必须做批量处理的，其中包括点击大的关键词或者类目、用户的关注属性，社交媒体账号等这些为了进行高性价比广告投放的需求设计的。虽然这里推荐的效果没有第一种模型来的高效率，但是稳定性是最好的。第三种是网页神经网络，在这里，如果建立的模型很好，就可以提升转换率，促使网站，还有app完善，及时处理内容，挖掘长尾价值等功能。