（一）抖音為何讓人如此上癮?
許多人或許會有這樣的體驗:
在不同的場景下（在家、地鐵、公司）、不同的時間點(早上、中午、晚上)，即使是同型別的電影，實際上所接收到的內容也略有差別。
例如白天大多會收到比較幽默的內容，而到了晚上則會收到略帶懸疑的影視剪輯片段等。
而無論是什麼時候開啟抖音，它都能讓使用者沉浸其中，似乎感覺不到時間的流逝，往往一下子能過去一兩個小時。
你會發現抖音似乎很懂你，因為給你推送的內容全都是你喜歡看的。
拋開抖音的產品設計、沉浸式消費體驗、短平快的內容節奏等，這其中還涉及到演算法推薦機制和運營策略等因素。
而內容的個性化分發，本質上用一句大白話就可以解釋:
讓喜歡看妹子的使用者，看到含有妹子的內容。
但在現實環境中，放眼網際網路，能把這句話做好的公司其實沒幾個。
那麼問題到底難在**呢?
（二）給內容打標，沒有想的那麼簡單
給標籤定義難，給內容打標也難。
在給一篇內容打上標籤之前，首先需要做的是給標籤做定義。
即講清楚什麼是蘋果，什麼是梨，而不是把蘋果叫成梨。
一篇內容通常包括一級分類、二級分類、**分類、標籤等幾個層次。
如動漫》日漫》火影忍者》鳴人等。
對於這些具有普遍性認知的分類跟標籤來說，通常比較好下定義。
但是對於搞笑、美女這樣的標籤，則因人而異。
因為每個人的笑點不同、審美不同。
到底什麼內容才算好笑、多好看才算美女?
蘿蔔青菜各有所愛，打標還沒開始，就先卡在定義上面。
這裡其實就涉及到兩個概念——實體標籤跟語義標籤:
1.實體標籤
廣州就是廣州、上海就是上海;馬雲就是馬雲，**就是**。
他們都是確定的實體，通常在不同人那裡不會產生太大的歧義。
2.語義標籤
如沙雕、美女、奇葩等詞，並沒有確定的指定物件。
在不同人那裡會有不同的認知，因此打標難點通常出現在語義標籤的定義上面。
語義標籤的推薦效果是檢驗乙個公司nlp（自然語言處理）技術水平的試金石。
不同公司根據其業務能力或需求的不同，對標籤顆粒度的要求也不同。
比如有的公司拆分到火影忍者就不往下拆了，直接把這個詞當作最小顆粒度的標籤。
（三）使用者標籤:可能是最難搞的部分
1.使用者口味就像個難哄的女朋友
比內容標籤難度更大的便是使用者標籤。
因為火影忍者就是火影忍者，一旦打上這個內容標籤，它就不會變成海賊王。
內容標籤尚且可以通過人工打標+機器訓練的方式進行。
好比胡蘿蔔一直是胡蘿蔔，但是使用者的口味卻一直在變化。
今天想喝湯，明天想吃肉。
這裡其實涉及到「推薦窄化」的問題，演算法機制越差的產品，其推薦的內容越容易出現窄化。
儘管在這個時代，無論使用哪一款內容產品，都不可避免的會出現「資訊繭房」的現象，但成熟的nlp技術與初級之間，實際的產品體驗效果仍是天差地別。
掌握使用者的基本資訊
在做使用者標籤之前，需要先掌握跟使用者相關的資訊，通常包括性別、年齡、地點、興趣偏好等。
1）性別有助於分發性別屬性較明顯的內容:如給男生推送體育、給女生推送美容護膚;
2）年齡也同理:給年輕人推送動漫、遊戲等內容，給老年人推送養生、健康資訊等;
3）地點則用於推送與區域熱點相關的資訊:如給上海使用者推送上海突發新聞，北京限行對於廣州使用者似乎沒有多大影響。
以上三者通常可以通過使用者自動填寫、授權訪問位置資訊的方式獲取，且不會有太大的變動。
3.掌握使用者興趣偏好
對於使用者興趣偏好，如上所說，則是做使用者標籤的難點所在。
獲取使用者興趣偏好採用的方式，是根據使用者消費過的內容匹配相應的標籤，通常採取以下幾種方式進行定位:
1）過濾雜訊:如使用者被標題黨內容吸引進去，但是停留時間過段，則說明使用者對該內容所繫結的標籤不感興趣，以此來過濾標題黨;
2）熱點降權:對一些社會熱點、突發新聞（如某明星出軌），雖然短時間內使用者瀏覽了相關資訊，但並不能說明該使用者一定對「娛樂」內容特別感興趣，需要對該使用者的「娛樂」興趣偏好進行降權處理;
3）時間衰減:如上所說，使用者的興趣會發生偏移，因此推送策略需要更偏向於新的使用者行為;
不同內容型別的推薦權重
即使是同乙個標籤，如「美女」，不同內容型別的推薦權重是否一樣?這也是演算法推薦機制需要考慮的問題。
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