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前面提到的公式y=F(Xi,Xu,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法LogisticRegression模型，基于深度学习的模型，FactorizationMachine和GBDT等。一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合，前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统，但根据业务场景不同，模型架构会有所调整。模型之后再看一下典型的推荐特征，主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。

第一类是相关性特征，就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配，从用户向量与内容向量的距离可以得出。第二类是环境特征，包括地理位置、时间。这些既是bias特征，也能以此构建一些匹配特征。第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。第四类是协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。

模型的训练上，头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快，这对信息流产品非常重要。用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据，包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统，因为头条数据规模增长太快，类似的开源系统稳定性和性能无法满足，而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化，提供了完善运维工具，更适配现有的业务场景。

目前，头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的，包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征，导入到Kafka文件队列中，然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据，客户端回传推荐的label构造训练样本，随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数，最终线上模型得到更新。这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时，因为文章推荐后用户不一定马上看，不考虑这部分时间，整个系统是几乎实时的。

但因为头条目前的内容量非常大，加上小视频内容有千万级别，推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略，每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致，一般超时不能超过50毫秒。

召回策略种类有很多，我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排，这个倒排的key可以是分类，topic，实体，来源等，排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断，高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。

2017年春节不知不觉已接近尾声，想必春节期间麻将是最受欢迎的娱乐活动了，特别是“卡五星”。细想想，其实人生又何尝不是一场卡五星：也许你那突然新奇的想法总是受到他人的杠上杠，令你步履蹒跚，或许每次在你将要成功的时候，就会遭遇意外的卡五星，卡住你走向成功的路。其实，只要我们拥有“清一色”的诚心，不被现实的污垢迷失了自己，加上敢于“明牌”的自信，或许时来运转不会那么困难。

这个也很好写，主要描写在这普天同庆的美丽嘉年华，企业都做了什么大好事迹，产品有什么大幅优惠，哪些单位什么领导莅临我司做了什么指导，兄弟公司或者行业内来我司参观学习等等。这个需要跟企业要具体的产品研发、生产、迭代记录，不过这里有可能涉及商业秘密，所以，写这里的时候，要注意不要泄露商业秘密。以下给一幅图片，照着这个来，可以写产品在此过程中的任何环节。

三、制定完善的排名计划：

按照上面这些调查的内容对对手的数据做一个简单的分析，然后再制定至于具体目标计划一下大致说明：给自己定一个网站排名的计划，根据自己定的计划，每天坚持做好。内容建设：网站的文章内容一定要保持原创度高。网站完善：每隔一段时间检查一下 网站优化 有没有达到你的预期效果。所有的步骤就说到这里，只要新的站长可以脚踏实地，认真最好每一步。那么，你的网站排名就不会低。SEO优化，只有坚持才能达到理想的排名。