微信尝试结合时间过程与内容特征，重新定义“爆款文”？( 三 )
它在哪些领域进行了创新 ， 又能为现有的爆款内容生产机制带来哪些改变呢？
渠道分发哪家强：热度预测面临哪些难题？
在介绍新方法之前 ， 有必要先梳理一下 ， 当前的推荐算法都是如何进行热度预测的：
一种是基于聚合浏览量的时间演进过程 ， 比如今日头条的热门推荐算法 ， 就是优先推荐热门的文章 。
这种方式的优势是 ， 已知的历史热度会越来越接近整体受欢迎程度 ， 因此模型的表现也会随着文章发布的时间而变得越来越好 。
但由于很多外部因素带来的意外增长都是不可预测的 ， 时间热度模型却对此却无能为力 。 即使引入人工干预 ， 除非像咪蒙系一样凭借大量经验和策划 ， 否则也很难确定爆款文章可能出现的时间 ， 以及生命力有多强 。
二是通过预测内容特征的受欢迎程度 ， 来推断整体可能的热度 。 Yahoo Today就曾经用新闻的点击率来进行画像 ， 并用feature-based learning方法来建模用户对资讯感兴趣的程度 。
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