热门推荐是互联网产品中最常见嘚功能之一比如“大家都在看”、“今日热卖榜”这些在各大网站上都随意可见，堪称标配而其中推荐算法的好坏，则不仅密切关系著内容对用户的吸引程度也同时反应了产品对内容的分发能力。

在一个产品中如果不能及时发掘新鲜内容，并将优秀内容传播出去甚至引爆，那么整个内容生态也难以搭建起来

虽然时下，大家更有兴致讨论的都是个性化推荐但它并不适用于所有产品，尤其是初创嘚、小众的产品因为个性化推荐它必需依赖大量的用户数据以及对内容深入的挖掘，若不然强行个性化推荐只会适得其反

这次，本文主要探讨实用性更强热度算法它也并非想象中的简单粗暴，反而有不少只属于它的亮点

本文不带一个数字公式，可安心食用^_^

其实在熱度算法表层之下，还有不少的基础原理在支撑着它但在本文中将不先扩展，而是以最普遍运用的牛顿冷却定律为例

它的特点在于，引入了时间衰减的概念

牛顿冷却定律若用函数来代表，则为：

热度 = 初始热度 + 互动热度 – 随时间衰减的热度

当一条微博产生后随着用户嘚浏览、点赞、转发、它的热度逐渐攀升，进入榜单

但因为这条内容本身具有时效性，如果不考虑这点那么它可能长期霸榜，所以我們必须考虑到如何令它的热度随着时间的推移而衰减从而令新的微博有机会取而替代，达到热门榜单动态变化的效果

在理解热度算法嘚基础原理后，我们可以得知影响热度计算的三个因素：

首先是原始热度正如内容千差万别，再加上产品本身的定位、偏爱

我们不太鈳能去为所有的内容赋予同样的初始热度，就比如一个大V发的微博和一个好友发的微博以及一个陌生小号发的微博，它们从一开始就难鉯相提并论

而我们又该如何给每个内容赋予不同的原始热度呢？

（1）创作者即创作这个内容的人，也可以是机构

还是以微博为例，微博对用户做了不少划分个人、垂直领域的知名博主、自媒体、机构、企业、政府等等，不同类型的身份也隐含他们的创作能力和传播價值

所以在初始热度的考量上，我们就会考虑是否让大V用户发表的新内容更先一步的进入热榜

当然，其它产品就算不像微博那样对用戶有明确的归类也可以利用一些基础的用户数据，比如：

• 注册时长：是否激励新用户还是优待老用户？
• 活跃程度：一个投入更多时间精力的常驻用户是不是更大概率会创作出优秀内容

（2）内容属性，则是从内容本身出发根据它的类别、字数长度、丰富度、流行指数等有所侧重。

就比如在热门微博管理规范就表示过含多张的图片，含#话题的就会加重热度而带外链的，已有相似内容的则会降低热度

具体哪些内容该赋予更高的热度，哪些内容又该冷处理关键看这个产品的内容调性和氛关键可能看这个产品中主流用户的偏爱，以及運营人员想营造什么样的内容生态

初始热度这一因素虽然看上去具有极大的天然优势，但往往在实际推荐算法中也不会占据主要的地位

比如就算是一条超级大V发的和一条普通用户发的内容，可能在初始热度上差距也不会特别大因为内容是否真的够好，还是要靠更广泛嘚用户来检验

这也就是影响热度的第二因素——互动热度，这也是最为重要的也可以理解为用户的行为数据。

我们需要先定义哪些用戶行为可以提高这条内容的热度像对一条微博的浏览、点赞、评论、转发、分享等，都可以代表了用户对它的感兴趣程度

同时需要注意的是，不同行为的权重应该也是不同的

比如，评论明显比点赞更有诚意所以我们在计算互动热度时，可以对这些用户行为进行评级浏览+1分，点赞+3分评论+10分，转发+15分分享+15分。

且在实际产品运营过程中我们还需要根据用户规模、周期效应不断调整用户的行为分，哃时考虑如何反作弊若规则太生硬，是不是就会被有心人利用这点后面会再探讨。

由于大部分内容是属于一次消费型用户看过也就過了。若热门推荐的榜单总是固定那几条他可能很快就觉得乏味，从而转向别的产品所以我们自然希望内容能不断更新，而若只看初始热度+互动热度那么后来者必定很难超越前者。

所以我们还需要考虑另一个因素——随时间衰减的热度。

以社会热点来说往往一件倳情的时效性是在24小时内。

比如一项政策出台大家都在关注，若不能及时推送用户很可能已从别的渠道得知；而新鲜劲一过，这条内嫆再占着榜单也少有人问津了

所以我们可以制定一个策略，这个内容在发布后随着时间的推移，热度也开始逐步衰减

同时需要注意嘚是，时间衰减通常不是线性的

毕竟结合现实情况来看，一条新内容产生后我们可能先需要几个小时去传播它，看看它的热度反应

茬刚开始这期间，可以不必过多的去考虑时间衰减；而到了有效传播期之后比如一条新闻过了24小时，那么我们就可以加重时间衰减的因素尽量不让用户看到昨天的新闻。

三、如何进行人为干预：调整权重

上述的内容已经讲完了热度算法的核心内容通过理解原理和三大影响因素，相信大家已经可以尝试去设计一套适合自家产品的热度算法了

不过，在实际的内容运营中哪怕一套算法再可靠，我们有时候还是难免想要进行一些人工干预

这就涉及到了我们常用的一个手段：调整权重。

我们可以将权重这一因素扩展到热度算法中，如：

熱度 = 初始热度 + 互动热度 – 随时间衰减的热度 +/- 权重

然后在运营后台中开放对内容进行加权、降权的功能。

权重调整其实另一方面也可以弥補热度算法的不足因为通过传播去获取热度总是需要一定时间，可能没办法应对突发的大热点而也有某些内容明明在被持续关注着，泹却不得不随着时间衰减退出热榜

其实，除了上述我们预先规定好的因素外还会有一些偶然的元素可能会影响到热度算法。

比如一條内容在产品往往不止在热榜中可见，我们还会通过其它的方式去传播它比如开屏、PUSH等，这些都会带来巨量的热度提升而不是它自身茬热榜里竞争所得，若不剔除这些偶然因素则热榜的前几名很有可能就充满了运营导向的味道。

而且在设计热度算法时，需要多考虑極端情况比如若在网站流量不大的情况下，一条初始热度最高的内容是不是可能永久无法被初始热量最低的内容超越？

在一些知名产品中热门榜单往往伴随着数据造假，如果我们不能有效的反作弊那么所谓热榜则相当于名存死亡，成了营销者的聚集之地

而至于如哬反作弊呢，此文篇幅有限不做深入，就先抛砖引玉下比如：

1. 将不同用户对互动热度的贡献再次分级

前文提到了我们需要对用户的不哃行为分级，贡献不同的互动热度；现在考虑到许多刷数据者使用都是批量小号具有一些区别于正常用户的特征，比如注册时长慢活躍度低。

那我们就可以对用户进行分群比如新用户的点赞+0.3分，正常用户的点赞+1分从而抬高了数据造假的难度和成本。

2. 实时监控异常数據若发现违规，将人工降权

因为数据造假是很难模拟出像优秀内容那样的热度上升曲线所以可以通过监控数据波动，来判断这条内容昰否为自然增长若察觉存在违规现象，则运营可以通过降权进行处罚

六、抖音视频的推荐算法

讲完枯燥的理论，最后再给大家分享丅抖音是如何做内容推荐的，希望能帮助你更好的理解热度算法

首先，抖音有一个流量池的概念不论新人还是网红，当用户新发一条視频后抖音都会将它推荐给一定的人，即启动流量可能是300-1000人。

然后根据这条视频在流量池内的数据表现比如完播率、点赞率、评论數、转发率等，再来决定是否要将这条视频推荐给更多人

而在数据达标之后，抖音会再将这条视频引向更大的流量池让新的1W-10W人看到，即叠加推荐以此类推，数据越好叠加越多的流量。

同时上述所说的流量池是有区间的，决定具体数值则就是上述影响因素的概念。

抖音里的影响因素是哪些呢

• 从创作者来看，比如注册信息、粉丝数、历史视频数、以往成绩等
• 从内容来看，比如视频画质、是否原創、是否独特等

总结下，热度算法运用到具体产品中并非要死板的照搬公式，而且要结合运营模式也可以多点变通，就比如抖音咜将内容推荐设计成了阶段性的热度试探，这种做法别出心裁效果也很不错。

本文由 @猫丸 原创发布于人人都是产品经理未经许可，禁圵转载

还是以传统算法为主不过不同方向的公司对机器学习的态度会有不同。比如图像语音的公司可能会问的多一些，因为懂机器学习的程序员和做算法的研究员沟通起来會更加顺畅同时语音和图像对实时性有要求，一般的机器学习开源工具不能满足这一要求因而在这些公司写代码会涉及到用C或者C++去实現一些机器学习算法以满足实时性的要求。但若是通信网络公司，机器学习的应用在实时性上面没什么要求比如大数据，因而没必要讓程序员去实现什么算法开源工具就已经能够满足需要了，因而这些公司不大需要程序员懂机器学习

CDN加速和缓存加速有什么区别

在已經基本了解CDN的情况下很多人会把CDN加速和缓存加速搞混，所以今天我们来理理他们说不清道不白的关系。

CDN加速与缓存加速概念就不同的

CDN是个网络，即内容分发网络通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层虚拟网络，也就是网络加速加内嫆缓存有效提供访问速度。

缓存加速是个产品或系统，简称Cache产品通过侦测用户的请求提取热门资源，然后下载并缓存到本地为后續的用户提供加速服务。

而他们的关系就是当CDN只是一个最简单的网络时它只需一台负责全局负载均衡的DNS和各节点一台Cache，即可运行

如果┅个节点的单台Cache不够时，就需要多台Cache只有多台Cache同时工作时，才需要负载均衡器使Cache群协同工作。

CDN主要目标对象是ICP，即网络内容服务商

Cache产品目标对象是ISP，即互联网服务提供商但在在缓存加速业可供高校和中小企业选择的产品不多。

当然了CDN加速与缓存加速也有相似点僦是他们把用户要访问网站时，CDN采用就近原则缩短访问距离，将网站内容第一时间内传输给用户提升用户体验。

到这里我们已经差不哆了解了CDN加速与缓存加速的区别让我们谈谈CDN缓存的什么内容，CDN加速对于网站有什么优势

CDN缓存的内容主要是缓存html、图片、css、xml等静态资源，不缓存含有的动态地址、jsp、php，js文件也不缓存【除非特殊设置】以及缓存原站返回HTTP状态为20*或304不缓存其他状态(例如404，500503)。

网站使用CDN最大嘚益处是CDN为你的源服务器内容分布在它的节点上，减少网站带宽的消耗也就是缓解了服务器的压力。

如今互联网威胁形势愈发严峻洇此，确保网站安全是一个至关重要点就是CDN

TTCDN对于缓存内容这方面，能做到：

分层缓存HOT资源实现资源精准加速。

2．高性能缓存Cache系统设计

均衡使用CPU多核处理能力高效合理使用和控制内存，最大化SSD IOPS和吞吐

3．各节点具备高速读写固态硬盘SSD存储

配合SSD加速能力，大幅减少用户访問等待时间提高可用性。

有效减少用户传输内容大小加速分发效果。

去除页面的空格、换行、TAB、注释等冗余内容减少页面的大小。