头条算法通用
❶ 今日头条的推荐机制是怎么算法的
今日头条号是根据大数据智能分发文章给相关兴趣的用户的。
具体如何提升推荐量？
可参考网络经验【今日头条号提高推荐量阅读量的技巧？】
❷ 今日头条是怎样做到精准算法推荐
今日头条借助个性化推荐提高用户浏览新闻的时长，个性化推荐中最常用的算法就是协同过滤算法，包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。说成人话就是，与你同类的人喜欢什么，就给你推什么新闻，看了A新闻的人也浏览了B新闻，那么就给你推荐B新闻。
同时，根据用户的浏览轨迹和偏好，不断更新迭代用户的标签（用户画像），提升推荐的准确率。
个性化推荐中比较难的就是冷启动阶段，无法判断用户的偏好，因为难以推荐能吸引用户眼球的新闻。达观数据采用的是多种策略来改善冷启动用户的推荐质量，最重要的一点就是需要秒级生成用户画像，快速完成冷热转换，确保用户留存率。
❸ 今日头条的推荐机制是怎么算法的
今日头条是属于机器算法推荐机制的平台，也就是说，即使你没有粉丝来到头条上发表内容，也可以获得比较大的推荐，一个刚来头条不久的新人创作出10万百万阅读都是有可能的。
但要想创作出阅读量高的内容，就需要了解清楚今日头条的推荐机制：
每一个使用今日头条APP的用户，都会被系统打上各种类型的标签，比如你经常看体育看足球，今日头条就会认为你是一个体育爱好者，那么当有头条号作者发布足球相关的内容时，就会优先推荐给你。
所以说要想让你的文章获得比较大的推荐量，首先你需要在文章的标题和内容中，体现出来你的领域和人群，以方便系统判定你的类型，帮你推送给精准的用户。
如果你的标题和内容中都没有体现出来相应的关键词，那系统就不知道要把你的内容将会给推荐给谁，很有可能会造成阅读量，推荐量都不好的结果。
除了上面这个最基础的人群和关键词匹配外，用户的行为动作也是影响头条号推荐的关键因素。
评论，收藏，转发点赞和读完率，这些都决定的，你的内容是否会获得比较高的推荐。
一篇文章发布后会经过一轮这样的推荐：初审、冷启动、正常推荐、复审。
初审是一般机器审核，通过内容判定出你是否有违规行为，初审通过后，将进入冷启动阶段。
冷启动就是系统把你的内容推送给一小批可能对你内容感兴趣的人群，然后根据这个人群的反应，比如说读完率、点赞互动评论的整体情况，对你进行下一轮的正常推荐。
如果这些互动都比较好，读完率很高点赞，评论都很好，收藏量也很多，那么系统就会给你加大推荐，推荐给更多的用户。
当推荐到一定程度后，系统会给用户的反馈情况进行复审，比如说有人举报，或者负面评论过多，如果在复审种，发现你属于标题党或者内容过于负向，将系统将会不再推荐。
这是今日头条的推荐机制和推荐流程，弄懂这个推荐流程后，会对你的头条号运营有很大的帮助。
❹ 头条的前端面试对算法的要求有多高
题目：给定一个整形数组，数组是无重复随机无序的，要求打印出所有元素左边第一个大于该元素的值。
[cpp]view plain
#include<iostream>
#include<time.h>
#include<stack>
usingnamespacestd;
voidshuffle(inta[],intn)
{
srand(time(NULL));
for(inti=0;i<n;i++)
{
intindex=rand()%n;
inttmp=a[i];
a[i]=a[index];
a[index]=tmp;
}
}
voidf(inta[],intn)
{
stack<int>s;
if(n<=1)
return;
s.push(a[0]);
for(inti=1;i<n;i++)
{
while(!s.empty()&&a[i]>s.top())
{
cout<<s.top()<<','<<a[i]<<endl;
s.pop();
}
s.push(a[i]);
}
}
intmain(intargc,char*argv[])
{
int*a=newint[atoi(argv[1])];
for(inti=0;i<atoi(argv[1]);i++)
{
a[i]=i+1;
}
shuffle(a,atoi(argv[1]));
for(inti=0;i<atoi(argv[1]);i++)
{
cout<<a[i]<<'';
}
cout<<endl;
cout<<"------------------------------"<<endl;
f(a,atoi(argv[1]));
return0;
}
这个题目就是头条的的算法题目。这就是他的要求。