为让受欢迎的内容被更多用户看到，不受欢迎的内容不占用过多推荐资源。头条号文章在推荐时，会分批次推荐给对其感兴趣的用户。
如何理解分批次推荐呢？文章首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的用户（这批用户的阅读标签与文章标签重合度最高，被系统认定最可能对该文章感兴趣），这批用户产生的阅读数据，将对文章下一次的推荐起到决定性作用。数据包括点击率、收藏数、评论数、转发数、读完率，页面停留时间等，其中，点击率占的权重最高。这很好理解，能吸引众多用户点击的文章自然会被认为更可能是好文章。
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