作者：前uc、腾讯海外产品经理，中国统计网特邀作者。
今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念，自此之后，内容型的产品，个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”，“大数据”之类的热词和概念，产品的档次瞬间提高了很多。而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务，作为产品经理，必须深入到算法内部，参与算法的设计，以及结合内容对算法不断“调教”，才能让产品的推荐算法不断完善，最终与自己的内容双剑合璧。
本文以新闻产品为例，结合了我之前产品从零积累用户的经验，整理了作为PM需要了解的基本算法知识和实操。
1.算法的发展阶段
个性化推荐不是产品首次发布时就能带的，无论是基于用户行为的个性化，还是基于内容相似度的个性化，都建立在大量的用户数和内容的基础上。产品发布之初，一般两边的数据都有残缺，因此个性化推荐也无法开展。
所以在产品发展的初期，推荐内容一般采用更加聚合的“热度算法”，顾名思义就是把热点的内容优先推荐给用户。虽然无法做到基于兴趣和习惯为每一个用户做到精准化的推荐，但能覆盖到大部分的内容需求，而且启动成本比个性化推荐算法低太多。
因此内容型产品，推荐在发布初期用热度算法实现冷启动，积累了一定量级以后，才能逐渐开展个性化推荐算法。
2.热度算法
2.1热度算法基本原理需要了解的是，热度算法也是需要不断优化去完善的，基本原理：
新闻热度分=初始热度分+用户交互产生的热度分–随时间衰减的热度分
Score=S0+S(Users)–S(Time)
新闻入库后，系统为之赋予一个初始热度值，该新闻就进入了推荐列表进行排序；随着新闻不断被用户点击阅读，收藏，分享等，这些用户行为被视作帮助新闻提升热度，系统需要为每一种新闻赋予热度值；同时，新闻是有较强时效性的内容，因此新闻发布之后，热度必须随着新闻变得陈旧而衰减。
新闻的热度就在这些算法的综合作用下不断变化，推荐列表的排序也就不断变化。
2.2初始热度不应该一致上面的算法为每一条入库的新闻赋予了同样的热度值，但在现实使用后发现行不通，例如娱乐类别比文化类别受欢迎程度本身就高很多；或者突发了严重的灾害或事故；或是奥运会期间，体育类别的中科医院曝光南昌治白癜风最好的医院