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　　“为什么我会在今天的头条新闻中阅读小批量文章？”媒体经常收到这样的问题：

　　“我的主要文章已经发表，但建议的数量非常小，你能给我更多推荐吗？”

　　大家都知道，只有阅读刊登在今天的头条新闻更多的文章，我们的收入会更高，我们就可以赚更多的钱，并吸引更多的球迷来关注我们。

　　媒体要告诉大家在这里的第一件事是，推荐的量是由人类没有确定，而是由机器来执行计算占主导地位。那么，具体哪些因素会影响机器的推荐量？

　　以下是对影响当今媒体头条新闻数量的因素的详细分析：

　　文章发表后，今天的标题系统开始推荐这篇文章。第一个建议主要根据文章标签的分类和特征来匹配用户的特征。协议程度越高，推荐的目标群体就越准确；

　　当在用户旁边推荐文章时，机器开始记录文章的点击率和阅读时间。当点击率和阅读持续时间很长时，以下链接的推荐权重会增加。此时，点击率和读取长度将用作下次。推荐链接量的主要基础。

　　另外，我去过《从媒体：从一开始，从书中提到》手段学习，如果该项目，因为点击通过率在标题的盛宴增加，但内容质量差，使时间真实用户阅读量很低。在随后的推荐会话中，由于对用户体验的影响，建议的比例将适当降低。

　　如何提高建议金额？这是改善标题阅读的最有效方法！

　　集成机器推荐的逻辑来自媒体，总结了影响建议量的以下因素：

　　1.分类和标签是准确的。

　　作者在出版物页面上选择了文章的分类。分类的垂直度越大，目标人口越准确。这是我们关注帐户垂直性的原因之一。

　　该物品的标签主要由机器识别。机器通过识别内容中的标题和标签来匹配用户的兴趣标签。标签的匹配程度越高，用户就越感兴趣。此外，作者的背景也可以独立进入该项目的标签，笔者可以在后台输入项标签。帮助机器更准确地匹配感兴趣的用户、。文章标签可以是活动关键字、名称、地名等。

　　2.该项目的标题是高品质的吗？

　　在向用户推荐文章之后，用户选择是否点击标题。在这个时候开始一个好头衔尤为重要。好的标题可以使文章具有更高的点击率。

　　3.该项目的内容是否高质量？因为制品的读数的长度为系统增加该建议的重量的主要参考，尽管文章的标题提供了高的点击仅质量含量可以，以便提供更多的推荐保留用户到文章。

　　这是影响推荐量的主要因素。当笔者选择具有高垂直积分榜上，装标签是更准确和更热，和写的内容比较好，机器的建议，将更加准确和物品暴露会更高。

　　因此，如果你想更多地接触阅读今天的头条新闻，并希望更多的利益，你应该注意这一点。
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