机器学习在微博信息流推荐中的应用实践
由于个性化推荐是给用户推荐其感兴趣的内容，所以对于微博的内容理解和用户画像部分就显得格外重要。
内容理解即通过文本内容理解和视觉理解技术，对微博内容进行细粒度表征，即形成每篇微博内容的表征向量。
内容理解与用户画像
由于个性化推荐是给用户推荐其感兴趣的内容，所以对于微博的内容理解和用户画像部分就显得格外重要。
内容理解即通过文本内容理解和视觉理解技术，对微博内容进行细粒度表征，即形成每篇微博内容的表征向量。
用户画像即基于用户的发博内容，行为数据，自填信息等进行深度挖掘，精准分析刻画用户，从而在进行微博内容推送时能够实现其个性化。
大规模推荐系统实践
物料召回：即从候选物料集合中粗筛物料，作为进行模型的待排序物料。
算法排序则是结合相关特征对物料召回的内容进行预估排序，其特征主要分为：用户特征，内容特征，环境特征，组合特征和上下文特征等。
目前推荐架构的实现思路都是先从海量原始数据中，依据用户画像，召回用户偏好的数据，在利用排序算法对其进行排序，最终选择top K返回给用户。微博推荐亦是如此。其整体的流程图如下所示