今日头条文章采集软件( 一下当前今日头条的数据（据内部与公开数据综合）)

　　今日头条文章采集软件(

一下当前今日头条的数据（据内部与公开数据综合）)

　　今日头条成立于2012年3月，到现在才4年。从十几名工程师到研发，到几百人，再到200多人。产品线从内涵笑话，到今日头条、今日特辑、今日电影等产品线。

　　一、产品背景 今日头条是为用户提供个性化信息的客户端。与大家分享今日头条的当前数据（基于内部和公开数据）：1、文章捕捉并分析我们每日的原创新闻约10,000条，包括重大新闻网站@ > 和地方电台，还有一些小说、博客等文章。对于工程师来说，写一个 Crawler 并不难。接下来，今日头条会人工审核过滤敏感的文章。此外，今日头条今日头条号还有大量原创文章加入内容选择队列。接下来，我们将对文章进行文本分析，如分类、标注、主题提取、按文章或新闻的区域、流行度、权重计算。2、 用户建模 当用户开始使用今日头条时，对用户操作的日志进行实时分析。使用的工具如下：我们挖掘用户的兴趣，学习用户的一举一动。主要使用：

　　与大多数模式一样，生成的用户模型数据存储在 MySQL/MongoDB（独立读写）和 Memcache/Redis 中。随着用户数量的不断扩大，用户模型处理的机器集群数量也越来越多。在 2015 年之前，大约是 7,000 台。其中，用户推荐模型包括以下几个维度：

　　在这一点上，需要每时每刻提出建议。3、新用户的“冷启动”今日头条会被用户的手机、操作系统、版本等“识别”。另外，比如用户通过社交账号登录，比如新浪微博、今日头条将从好友、粉丝、微博内容、转发、评论等维度对用户进行初步的“画像”。分析用户的主要参数如下： 除了手机硬件，今日头条还分析了用户安装的应用。比如机型和APP结合分析，用小米，用三星，用苹果，除了用户的浏览器书签外，都不一样。今日头条会实时捕捉用户在APP频道上的动作。此外，还包括用户订阅的频道，如电影、笑话、产品等。 4、推荐系统推荐系统，也称为推荐引擎。它是今日头条技术架构的核心部分。自动推荐系统和*敏*感*词*推荐系统有两种：1）自动推荐系统需要一个高效大并发的推送系统，需要上亿用户接收。2）*敏*感*词*推荐系统今日头条的频道在技术上分为类别频道、兴趣标签频道、关键词频道、文本分析等，这些都分成了相对独立的开发团队。目前已有300多个分类器，新的用户模型还在不断增加中。原创用户模型不需要撤消并且仍然可以运行。今日头条号上线之前，内容主要是抢其他平台的文章，然后去重，一年几百万，不算太大。主要是用户动作日志采集、兴趣采集、用户模型采集。资讯类APP的技术指标，比如屏幕滑动、用户是否读完一篇文章、停留时间等，都需要我们特别关注。

　　5、数据存储今日头条使用MySQL或者Mongo持久化存储+Memched（Redis），分成很多库（一个大内存库），也尝试使用SSD产品。今日头条的图片存储直接放在数据库中，文件采用分布式存储，读取时使用CDN。6、消息推送

　　消息推送，为用户：及时获取信息。对于运营来说，它可以提高用户的活跃度。比如今天今日头条推送后，DAU可以提升20%左右。如果没有推送，将影响 DAU 约 10%（2015 年数据）。推送后需要关注的ROI：点击率、点击量。能够监控应用程序卸载和推送禁用的数量。今日头条推送的主要内容包括突发热点信息、有人评论回复、异地好友注册加入等。在今日头条，推送也是个性化的：例如：按城市：辽宁朝阳的一则新闻事件，发送给朝阳本地用户。根据兴趣：比如京东收购一号店，发给对互联网感兴趣的用户。推送平台的工具和选型需要满足以下标准： 因此，推送后端应提供日报，完整的数据后端，并支持A/B Test解决方案。部分推送系统使用自己的IDC，占用大量带宽，占用大量带宽。您可以使用像阿里云这样的服务，可以有效节省成本。

　　二、今日头条系统架构

　　三、今日头条微服务架构今日头条通过拆分子系统，将大应用拆分成小应用，抽象出通用层以供代码复用。

　　系统的分层是典型的。重点是基础设施，我们希望通过基础设施来完善快速迭代、容灾等一系列工作，也希望各个业务团队能够更快地进行业务迭代和架构调整。四、今日头条的虚拟化PaaS平台规划通过三层实现，通过PaaS平台统一管理。提供通用的SaaS服务和通用的App执行引擎。底层是 IaaS 层。IaaS 管理所有机器并集成公共云。今日头条的一些热点事件将在全国范围内推广和推送。网络带宽比较高。我们使用公共云来抽象出需要哪种类型的计算资源。基础设施结合服务的理念，如日志记录、监控等功能。企业可以在不关注细节的情况下享受基础设施提供的能力。五、总结今天今日头条的重要部分是：数据生成和采集数据传输。Kafka 充当连接在线和离线系统的消息总线。数据存储。数据仓库、ETL（提取、转换和加载）数据计算。如何高效地查询数据仓库中的数据表是很关键的，因为这直接关系到数据分析的效率。常见的查询引擎可以分为三种模式，Batch、MPP、Cube。今日头条适用于所有三种模式。总结今天今日头条的重要部分是：数据生成和采集数据传输。Kafka 充当连接在线和离线系统的消息总线。数据存储。数据仓库、ETL（提取、转换和加载）数据计算。如何高效地查询数据仓库中的数据表是很关键的，因为这直接关系到数据分析的效率。常见的查询引擎可以分为三种模式，Batch、MPP、Cube。今日头条适用于所有三种模式。总结今天今日头条的重要部分是：数据生成和采集数据传输。Kafka 充当连接在线和离线系统的消息总线。数据存储。数据仓库、ETL（提取、转换和加载）数据计算。如何高效地查询数据仓库中的数据表是很关键的，因为这直接关系到数据分析的效率。常见的查询引擎可以分为三种模式，Batch、MPP、Cube。今日头条适用于所有三种模式。因为这直接关系到数据分析的效率。常见的查询引擎可以分为三种模式，Batch、MPP、Cube。今日头条适用于所有三种模式。因为这直接关系到数据分析的效率。常见的查询引擎可以分为三种模式，Batch、MPP、Cube。今日头条适用于所有三种模式。