一品飛哥
很簡單，每個領域都有不同的關鍵詞，通過大數據分析即可得知，比如健康領域出現軍事術語劉不對了吧。堅持本領域持續輸出有價值有觀點的內容，平臺會發現並推薦的
風雲網創自媒體
我個人的理解是這樣的。
一個人發佈的作品主要包含標題，標籤，圖片，視頻，視頻裡面包含語音文字，大量的視頻畫面。
1.從你的標題可以直接連接該作品大概是什麼內容，然後根據一些標籤和文字匹配給曾經看過，或者搜索過這個內容的用戶。比如，現在你用你手機去百度或者淘寶搜索某樣東西，你會發現你在閱讀今日頭條的時候，竟然出現了你可能想要找的這個東西，這個就是關鍵字匹配。
2.圖片內容，現在有先進的圖片識別技術，系統會根據您的圖片內容，去識別相似度很高的內容。舉個比較普遍的就是淘寶拍照識別商品，拍個照片，就能知道你想要找的商品。
3.人工審核匹配，這個最好理解了，大量的視頻內容，瀏覽過後就能知道分類了，你發佈的如果是搞笑的內容，人工匹配就會把你的視頻匹配給喜歡看搞笑視頻的那一個流量池裡邊。
當然系統是層層推薦的，要做好第一波推薦人群的口味，系統才會給你推薦一波又一波的人群。
好奇三哥
大家好！我是廣漂楊小二！（系統如何知道發佈的作品屬於什麼領域，推薦給喜歡的用戶？） 很高興我能回答這個問題。我把這個答案分為以下四點
第一：今日頭條的算法是根據用戶註冊時所選擇感興趣的領域進行推薦，用戶註冊後每一次的點擊和閱讀都會被系統計入算法，用戶閱讀的次數越多，系統推薦的越精準
第二：系統是怎麼理解你發佈的內容呢？
系統會根據關鍵詞的識別，然後把內容分為粗分類和細分領域細化分類。通過運用內容刻化的方式，做關鍵詞的識別。
第三：系統如何猜出用戶的閱讀興趣？
經過分類也可稱為用戶的標籤，那標籤主要分為三大類。一、基本信息。例如，年齡，性別，還有地域；二、行為信息。訂閱賬號，歷史瀏覽的文章，關注的話題；三、閱讀興趣。閱讀行為，用戶聚類，用戶標記。做完了這些，就完成了對用戶的刻化。
第四：系統是怎麼精準的把內容推薦給興趣用戶的?
頭條是利用了文章的特徵，用戶的特徵，還有環境的特徵。擬合一個用戶對內容滿意度的函數，每一篇文章的點擊概率幾十萬上百萬的實力，將所有的文章按照由高到低的排序，前十名的文章會在此時脫穎而出。介紹了推薦系統，創作者比較關心的角度，就是從一個文章在推薦系統裡的生命週期。
以上四點就是我對問題的回答，希望能幫到大家！謝謝！\n
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廣漂楊小二
就是通過大數據分析，精準推送。打開一篇文章，在最下面可以看到幾個關鍵詞，這都是系統自動從你的正文中採集出來的，然後系統會把這篇文章推送給經常閱讀這類關鍵詞的讀者，如果有很多人點擊，閱讀量逐漸上升，它會繼續推薦，如果讀者沒有點擊，系統會停止推薦。
科技署
你發的作品在河流的北岸，用戶在河流的南岸，這個河流上有無數做橋樑，這些橋樑在算法上叫標籤，系統通過你發佈的作品獲取信息，給你的作品打上標籤。系統又通過用戶之前的行為（點贊，評論，分享等）給用戶打上標籤。你作品的標籤與用戶的標籤相似度越高，系統就把你的作品和用戶放到同一座標籤橋上過河，這樣，你的作品和用戶就順利相遇了
灌雲華庚數學
他們也是蒙的，別太認真~
如果他們真知道的話，你的閱讀率就不是那麼低了，會篇篇爆表~
另外，搞這些算法的人只是認個字，並不瞭解文字背後的真意~
大多人都是在Kill time~
都是在逗“你歪兒”~
心熒隨筆
這對於目前雲計算來講不算問題吧，頭條等後臺在人工智能方面還是灰常強大的，對於自媒體而言，努力把文章、視頻做好才是關鍵[酷拽][酷拽][酷拽]
小白攻城獅
頭條號上公開課上有詳細解說。是通過大數據在文章中抽取關鍵詞，通過關鍵詞、作者等將文章進行分類，並根據不同的領域進行分發。
涿沐清風
你好，我是小峰，我來回答你的問題。
我個人認為，系統有大數據後臺程序運算，你發佈的作品內容，後臺是可以檢測出來的，推薦給感興趣的網友，每個人看什麼作品用了多長時間，對什麼內容敢興趣，系統後臺都是知道的，然後就對號入座，什麼樣的作品就推薦給什麼樣的人了。
希望我的回答能幫到你，謝謝。
小峰7880
根據你的頭條認證啊，或者你的標題啊，還是能分析出視頻的分類的，還有關鍵字搜索，現在的大數據分析還是很強大的。
