“历史总是惊人的相似”，上午的马桶MT刚刚被屏蔽，下午的多闪也立马被屏蔽。
对此，今日头条CEO陈林在圆桌论坛中表示：
我不觉我们跟微信是竞争关系，他们好比是通讯录，而我们是在最亲密的人之间建立关系。
真心希望不要一上来就这个样子。希望微信可以尽快解封，让更多用户体验
话虽如此，头腾之间的火药味在此次发布会现场应该说是相当的浓烈了。
但在AI社交产品领域，发布会现场出现的种种状况可以说是头腾之间出现的一些皮毛交锋了，“二张”之争的个中关键，依旧还看算法。
张一鸣相信 “电脑”，张小龙相信 “人脑”
今日头条的推荐算法，从 2012 年 9 月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。
今日头条算法架构师曹欢欢博士曾公开今日头条推荐算法的原理。实际上，今日头条有一套通用的模式架构适用所有推荐场景。除了头条之外，这一套推荐技术也用在包括西瓜视频、火山小视频、抖音、悟空问答等头条产品，但每个场景的模型架构有些不一样。
推荐系统实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。
我们来看看今日头条算法的分析维度：
第一个维度是内容。图文、视频、问答等等，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征来做推荐。
第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。
第三个维度是环境特征。
结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即预测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。
典型推荐算法
推荐是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法 Logistic Regression 模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine 和 GBDT 等。
一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。
