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　　本来默默划船，在交流会上谈个性化推荐都不惹人注意的今日头条，毫无置疑现在已经被整个BAT围剿，内容领域的企业不自觉把今日头条当做竞争对手，非内容领域的互联网公司也都想来分一杯内容的羹，一夜间，互联网遍地都是feed流，不谈内容推荐算法都不好意思上桌了。

　　笔者有幸从0到1规划头条产品，想把自己的实操经验分享出来，如果对感兴趣的朋友有帮助自然开心，更希望得到业界大佬的批评和指正，毕竟一个人摸索前进，还是很危险的。

　　1. 明确定位

　　经常使用阅读产品很大的感受是大平台很容易出现资讯没深度，垂直的内容资讯只在某几个如科技，互联网等几个领域做的还不错，我当时的设想是有没有可能做行业内深度资讯，尤其是一开始切入那些并未互联网化过深的行业，通过一个行业的试点，形成行业头条，在沉淀优质行业知识的同时，以最低成本去复制到其他行业。

　　思考了挺久之后开始和老板汇报了，省去10000字具体说服过程，最终同意了，因为团队某公司与一个传统行业A有交集，所以一开始的切入行业就是行业A了，下面开始具体执行了，看着一共10多个技术人员，我陷入了深思……

　　劣势简直不要太明显：

没有数据积累；

没有用户画像；

团队没人从事过行业A。

　　我要开始作死地做头条产品了……

　　2. 头条产品整体设计

　　我开始从三个层面去搭建产品，底层类型标签层，中层数据抓取分析层，顶层业务应用层。

　　底层类型标签层

　　底层根据具体行业进行梳理，本来这个过程应该产品和具体行业从业人员配合梳理，但是碍于资源有限，那就我来吧，肯定不足够详尽，但是一开始可以先跑起来。

　　底层类型标签层分为类型和标签，类型有层级性，数据库预留到7级，实际梳理到3级就差不多了，如行业A，A公司是一个一级类型，A行业制造公司是二级分类，具体制造公司名称是3级类型，每个类型独立建表，每个表里关联海量标签到类型上，如行业A技术这个类型里我们找到行业A技术术语词典，删选后就作为标签关联到A技术这个类型下面，类型数最后梳理了600多，标签数量有10万多，数据库预留状态位，可以视情况进行启用关闭。

　　中层数据抓取分析层

　　数据抓取分析层分为爬虫部署，内容来源处理，数据归类。

　　1、爬虫部署

　　我以一个技术外行的角度把爬虫分为两类，一类是不定向爬虫，都是一个个单独网站，这种技术消耗较大，需挨个处理，如各个A行业公司的官网新闻中心和行业A平台网站，需单独处理，另一类定向爬虫，主要是有搜索功能的大资讯平台，如今日头条等，代码可复用，写好之后我直接建了一张表，专门放搜索爬虫的关键词，一堆关键词一套代码就可以实现，输入进去就把含有这些关键词的新闻抓取出来了，现在这张表关键词也有700多了，爬取来的内容量实在太大，建议用mongedb处理。

　　2、内容来源处理

　　数据过来后先进行来源梳理，划分优质来源和垃圾来源，提升优质来源内容的权重，优质来源主要是各公司官网，垃圾来源是指对具体行业而言，大量无意义的内容来自同一个来源，那么将他认定为垃圾来源，比如一个叫xx说车的来源在建筑行业被认定为垃圾来源，但是将来复制到汽车这个领域的时候，就不再是垃圾来源了，垃圾来源是一个长期的活，现在大概700多了，大部分垃圾来源是今日头条的头条号。

　　3、数据归类

　　过滤完垃圾源之后，就开始数据归类了，本质上是将新闻内容归到我们建立的一个个类型上，因为做行业资讯，希望一开始数据准度较高，我当时想了两种方案，开奖，第一种是将类型根据自己关联的海量标签按权重建立一个个模型，所有抓取来的文章做全文的分词处理，大量文章统计词频，每篇文章所有分词就有一个总的频率值，和类型模型比对，取相关性较高的，另一种就是把类型下面所属的标签和所有筛选过垃圾源的文章比对，含有标签的文章归到所属类型下面，含有同一类型标签越多，说明该文章相关性越高，为了快速上线就用第二种方案，但是相对，精度就差了一些，当然随着人工的介入，筛出一系列垃圾源，类型和标签维护工作的持续，内容准度好了一些。

　　顶层业务应用层