今日头条技术架构分析
产品类型上，善用自己的优势，上述中也能看见，各种类型，不同定位的产品，都会有自己的受众群体。虽然老牌门户网站转型的占多数，但是也有很多新型的产品例如，“趣头条”、“今日头条”、“懂车帝”等，善用自己的优势，打造出不错的产品。
内容监管上，开发商需时刻关注着国家政策，严格遵守，加强内容审查的力度，严把内容大关。
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- 自动选择候选文章
- 根据用户站内外动作
头条的频道，在技术侧划分的包括分类频道、兴趣标签频道、关键词频道、文本分析等，这些都分成相对独立的开发团队。目前已经有300+个分类器，仍在不断增加新的用户模型，原来的用户模型不用撤消，仍然发挥作用。
在还没有推出头条号时，内容主要是抓取其它平台的文章，然后去重，一年几百万级，并不太大。主要是用户动作日志收集，兴趣收集，用户模型收集。
资讯App的技术指标，比如屏幕滑动，用户是不是对一篇都看完，停留时间等都需要我们特别关注
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在这些 App 中，最早于 2009 年上线的有 4 款，其中以“新浪新闻”为代表。随后 7 年内，数量都有缓慢上升，到了 2016 年，新闻资讯 App 数量激增，共有 69 款，涨幅超 2 倍。
根据以往数据表现，App Store 里上线的产品数量在 2016 年都会有一个较大的增长现象，是开发商们的黄金时期。
(大多数产品 icon 都是以红色、橙色醒目颜色为主)
成立于 1998 年的新浪网，算是最早那波的门户网站了。与移动端接轨的话，新浪网比同时期的腾讯、搜狐还要快上一步。
“新浪新闻”借助于老牌综合性门户网站整个产品矩阵的优势，将手机新浪网、新浪微博等产品打通，实现平台内容共享及个性化推荐，精选全网精彩内容。
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当用户开始使用今日头条后，对用户动作的日志进行实时分析。使用的工具如下：
- Scribe
- Flume
- Kafka
我们对用户的兴趣进行挖掘，会对用户的每个动作进行学习。主要使用：
- Hadoop
- Storm
产生的用户模型数据和大部分架构一样，保存在MySQL/MongoDB（读写分离）以及Memcache/Redis中。
随着用户量的不断扩展大，用户模型处理的机器集群数量较大。2015年前为7000台左右。其中，用户推荐模型包括以下维度：
1 用户订阅
2 标签
3 部分文章打散推送
此时，需要每时每刻做推荐。
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在这 300 款产品里，共有 58 款产品好评率 100% ，好评在 90%~100% 的产品 139 款，占比 51%。查看相关好评率较低的产品，发现用户吐槽主要围绕广告多、内容涉黄、排版有问题、字体不能调整等方面。
希望相关开发商能够以优化产品功能为首要目标，其次在不影响用户体验的情况下，适当获取收益。
