参考资料（注： #标代表有部分数据、图标引用）

1. 今日头条用户画像 http://www.199it.com/archives/934747.html

2. 今日头条人工智能技术实 https://www.sohu.com/a/129739958_505794

3. 今日头条的人工智能技术实践 https://www.sohu.com/a/129739958_505794
4. 今日头条深度分析报告 https://new.qq.com/omn/20180423/20180423G0UJ0B.html
5. 今日头条2019年数据报告 http://it.gmw.cn/2020-01/07/content_33462353.htm
6. 今日头条公司组织架构 https://wenku.baidu.com/view/8f9c0baab04e852458fb770bf78a6529647d359d.html
7. 头条指数 https://index.toutiao.com/
8. 头条指数上线，3分钟了解四大指数 https://www.jianshu.com/p/c57d874b5cf0

今日头条和字节跳动

随着海量数据的大量生成，机器学习、高级分析算法与企业业务应用的融合越来越密切，大数据对企业也越来越重要。但与此同时，研究发现对于大数据的投资，只有少于四成的企业得到了回报。在数据和计算资源都能满足大数据驱动决策的现在，真正的挑战来自企业中的从业人员。企业在投资大数据平台的时候，还要特别注意培养公司员运用大数据获得价值，才能更好的把握数据驱动决策的机会。
在这样的背景下，九成以上的财富千强企业都在增加对大数据和人工智能的投资。IDC预测，在政策支持以及多方技术融合下，中国大数据市场将保持高于全球平均水平的稳定增长。在2023年国内大数据市场会达到一千六百亿人民币。

2012年3月，字节跳动公司成立。同年8月，今日头条应用发布。经过几年的发展，字节跳动陆续发布了抖音、西瓜视频等多款爆品互联网应用。根据《2019年今日头条年度数据报告》，2019年头条创作者共发布了4.5亿条内容。相当于每分钟就有856个视频发布。平台月活用户2.6亿，全年点赞量为90亿次，平均每个活跃用户每年点赞35次。

推荐系统

今日头条高频次、高时长的用户粘性和这家公司强大的推荐系统密不可分。要想对上亿的资源和几亿的用户进行匹配推荐，今日头条开发了基于AI的推荐系统。这个系统能够极快的根据每个用户的数据推荐内容，并且根据用户的反馈进行调整，让推荐的系统随着用户需求的变化而变化，达到千人千面的效果。

为了搭建这个系统，据官方资料，在2016年时，头条就有800多名算法工程师和2万台机器搭建今日头条使用的AI系统。在推荐系统的设计时，今日头条会结合字节跳动公司旗下的所有产品的使用信息进行计算。把一个用户使用的今日头条、抖音、西瓜视频等等应用下的使用记录都收集起来进行同意分析。这样的好处是对于一个用户可以从多个维度进行数据收集。一个用户可能早起在通勤路上看今日头条了解一些工作知识，到了晚上工作一天比较累了就打开抖音放松一下。吃过晚饭睡前喜欢通过西瓜视频看剧放松下。当这些链条的数据都被收集分析后，比单从今日头条一个系统收集的信息要更立体，分析的结果也就越准确，让用户更加舒服。

冷启动问题

那么，如果我是一个今日头条的新用户，还没有积累我的个人数据，系统会推荐什么给我呢？传统的方式是把大家最喜欢的推荐给新用户，但随着用户的区分越来越细以及可以选择的资源以亿级计算。这种方法的匹配度非常低效。这个问题今日头条是通过详细的用户画像来解决的。

用户画像是指根据用户的特点进行分类，把庞大的用户群划分为一个个的小圈子。在一个小圈子中的用户大都拥有比较相近的爱好。所以对于新用户，只要划定了他所属的小圈子，再按照小圈子中的热点进行推荐，也会收到不错的效果。经验证，这种方法在没有足够数据对用户进行个性化推荐时，是一个非常巧妙地方法。

在进行用户画像时，今日头条从对用户尽心分类改为了打标签。这两个的区别是一个用户只能属于一个分类，但是可以属于多个标签。也就是说，以往用一个标准对用户进行区分，比如年龄、教育程度等等的方式在可以收集大量数据的现在，太粗矿了。而标签的方式则是按照不同维度尽可能的记录用户特点，比如一个用户可以同时拥有以下标签：30-35岁、一线城市、白领、广告业、加班、养猫、有车等等。

总结

综上，今日头条的推荐系统即能结合众多应用数据进行分析，也能通过标签化对新用户进行比较有效的小圈子内容的推荐。让今日头条的用户感觉到，这是一个“懂我”的贴心应用。在打开率、平均使用时长、月活用户数三个指标上名列前茅。这种基于大数据进行决策和管理的基因，使得节跳动公司2019年销售额达到了1200亿。成为同品类公司中最成功的公司。