正文
这四种行为，我们为不同的行为赋予分数，就能得到新闻的实时用户行为分为：
S(Users) = 1*click + 5*favor + 10*comment + 20*share
这里对不同行为赋予的分数为1,5,10,20，但这个值不能是一成不变的；当用户规模小的时候，各项事件都小，此时需要提高每个事件的行为分来提升用户行为的影响力；当用户规模变大时，行为分也应该慢慢降低，因此做内容运营时，应该对行为分不断调整。
当然也有偷懒的办法，那就是把用户规模考虑进去，算固定用户数的行为分，即：
S(Users) = (1*click + 5*favor + 10*comment + 20*share)/DAU * N(固定数）
这样就保证了在不同用户规模下，用户行为产生的行为分基本稳定。
2.4 热度随时间的衰减不是线性的
由于新闻的强时效性，已经发布的新闻的热度值必须随着时间流逝而衰减，并且趋势应该是衰减越来越快，直至趋近于零热度。换句话说，如果一条新闻要一直处于很靠前的位置，随着时间的推移它必须要有越来越多的用户来维持。
我们要求推荐给用户的新闻必须是24h以内，所以理论上讲，衰减算法必须保证在24h后新闻的热度一定会衰减到很低，如果是线性衰减，当某些新闻突然有大量用户阅读，获得很高的热度分时，可能会持续排名靠前很久，让用户觉得内容更新过慢。
参考牛顿冷却定律，时间衰减因子应该是一个类似于指数函数：
T(Time) = e ^ (k*(T1 – T0))
其中T0是新闻发布时间，T1是当前时间。
而由于热度的发展最终是一个无限趋近于零热度的结果，最终的新闻的热度算法也调整为：
Score = ( S0(Type) + S(Users) ) / T(Time)
2.5 其他影响因素
很多新闻产品会给用户“赞”，“踩”或“不在推荐此类”的选项，这些功能不仅适用于个性化推荐，对热度算法也有一定的作用。
新闻的推送会造成大量的打开，在计算热度的时候需要排除掉相关的影响。类似于这样的因素，都会对热度算法产生影响，因此热度算法上线后，依然需要不断地“调教”。建议把所有的调整指标做成可配项，例如初始热度分，行为事件分，衰减因子等，从而让产品和运营能实时调整和验证效果，达到最佳状态。
现在，你的内容产品顺利度过了早期阶段，拥有了几万甚至十几万级别的日活。这时候，你发现
热度算法导致用户的阅读内容过于集中
，而个性化和长尾化的内容却鲜有人看，看来是时候开展个性化推荐，让用户不仅能读到大家都喜欢的内容，也能读到只有自己感兴趣的内容。
个性化推荐一般有两种通用的解决方案，一是基于内容的相关推荐，二是基于用户的协同过滤。由于基于用户的协同过滤对用户规模有较高要求，因此更多使用基于内容的相关推荐来切入。
这里引入一个概念叫“新闻特征向量”来标识新闻的属性，以及用来对比新闻之间的相似度。我们把新闻看作是所有关键词（标签）的合集，理论上，如果两个新闻的关键词越类似，那两个新闻是相关内容的可能性更高。 新闻特征向量是由新闻包含的所有关键词决定的。得到新闻特征向量的第一步，是要对新闻内容进行到关键词级别的拆分。
3.1 分词
分词需要有两个库，即正常的词库和停用词库。正常词库类似于一本词典，是把内容拆解为词语的标准；停用词库则是在分词过程中需要首先弃掉的内容。
停用词主要是没有实际含义的，例如“The”,“That”，“are”之类的助词；表达两个词直接关系的，例如“behind”，“under”之类的介词，以及很多常用的高频但没有偏向性的动词，例如“think”“give”之类。显而易见，这些词语对于分词没有任何作用，因此在分词前，先把这些内容剔除。
剩下对的内容则使用标准词库进行拆词，拆词方法包含正向匹配拆分，逆向匹配拆分，最少切分等常用算法，这里不做展开。
因为网络世界热词频出， 标准词库和停用词库也需要不断更新和维护，例如“蓝瘦香菇”，“套路满满”之类的词语，可能对最终的效果会产生影响，如果不及时更新到词库里，算法就会“一脸懵逼”了。
因此，推荐在网上查找或购买那些能随时更新的词库，各种语种都有。
