如何更好的向用户推荐新闻呢？
我认为推荐新闻的核心在于，在用户的有限的注意力与时间内，为他推送他最可能感兴趣的内容。
有如下几个重要的维度：
1. 按照热度
大部分人的口味都是相同的，如果一件事很多人都喜欢，那么很大程度上某个人也喜欢。
内容推荐最基本的方式之一就是按照热度。比如微博热搜榜，比如朋友圈热文，比如 Reddit 和知乎的点赞排名方式。
2. 按照时间
新闻作为一种特殊的内容，具有时效性，新的总是好于旧的
对于新闻来说，由于本身具有的时效性，发布时间也成为一个重要的指标。无论一条新闻多么有爆炸性，受众多么广，写的多么妙趣横生，只要过了新闻的时效，就会变得无人问津。
3. 按照兴趣
一个看过 TFboys 新闻的用户，更有可能关注娱乐圈的动态。一个关注了冯大辉的用户，更有可能关注互联网信息。用户的历史数据，会从多个维度的描绘出用户本身的审美趣味。
早期的新闻掌握在传统媒体手里，报纸印了什么你就得看什么。到了后来，报纸为了吸引更多人，分了许多个版面，政治、娱乐、体育等等，你如果只对某一个方面感兴趣，就可以只看那一个版面。
- 早期的兴趣推荐是将内容分成了几个大类，都放在读者的面前，由读者进行筛选；
- 后来的兴趣推荐是让用户选择兴趣标签，例如”健身“”明星““美国大选”等等；
- 再后来就有了今日头条，按照用户的浏览记录，通过分析获知用户的偏好，从而推送内容。
但是如何获取用户的兴趣呢？有两种方法，一种是用算法根据浏览记录来进行预测，一种是根据用户关注的用户来进行推送。
3.1 按照过往浏览记录
事实上并不只浏览记录一个维度可以被用来预测用户的喜好。对新闻的点赞、评论、屏蔽等等，都可以用来预测用户的喜好。同时，当用户数据足够多的时候，甚至可以通过关注的内容来衡量用户爱好之间的相似性，进而推荐内容。
3.2 按照关注用户的浏览
按照关注用户的浏览来进行推送是一种比较通用的方法，也是一种比较稳妥的方法。
优点是：用户通过”关注“操作选出了可能有同样三观/审美趣味的用户，这个过程不需要产品本身进行干预，完全由用户自己操作，成本低，且命中率高。
缺点是：方式太过单一，用户的操作成本较大，大多数用户都属于”新手用户“，并不会参与到”关注“这样的高级的操作。
4. 编辑推荐
大多数人其实并没有观点，你给了什么观点，他们就抱持什么观点。
编辑推荐是一个必不可少的新闻推荐方式。
一是因为群众所喜闻乐见的不一定是好的，盲目追求 KPI 可能会导致整个产品的氛围走向低俗无聊（如果你的产品定位就是这样当我没说）。
二是因为一条新闻从发布到被大众所熟知是需要一个过程的，而这个过程很可能导致一条非常重要或非常优质的新闻走向失效。所以为了让一条好新闻迅速的得到读者注意，势必要让运营插手，将该内容推给用户。
三是因为…大多数人其实是并没有观点的，新闻潜移默化的告诉用户什么观点，尤其是当观点富有煽动性时，用户就会将这个观点默认为自己的观点。所以…你知道为什么一定要让编辑推荐新闻作为一个重要的新闻推荐渠道了……
