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首先，通过与媒体以及自媒体的签约合作，“今日头条”等从事个性化资讯服务的互联网公司可获得大量的信息资源。对于一则新的资讯，推荐系统将通过内容分析器的特征抽取技术，把资讯内容从原始信息空间转换到目标空间中，表示成关键词向量。

其次是信息学习器模块。它的作用是收集用户数据，构建用户画像。通过机器学习等技术，推荐系统将收集到的用户基本数据和行为数据(来自用户所使用的上网设备的信息、历史浏览记录、社交平台数据等)转化为事实标签，再给用户的行为(例如点击阅读、点赞、评论、转发、收藏等)、访问时长、衰减因子等因素设置相应的权重，从而从众多行为中发现用户真正的兴趣，计算出用户对某类信息的兴趣标签值，形成一组偏好。然后将偏好值转化为特征向量，可计算出与其他用户的距离，从而找出有相似行为的用户集。结合数据挖掘，已知的用户数据可以用于训练，形成一个预测模型，再将该模型用于未知偏好的用户样本的测试，从而不断提升预测用户需求的算法的准确度。

再次，经过前面两个步骤，算法已经识别出有相似偏好的用户并且进行相关资讯的聚类。接下来，过滤组件模块通过匹配用户特征和待推荐的文章的特征来完成推荐。该过程是基于某种相似度(如用户的偏好向量和文章关键词向量的余弦相似度)的计算，生成对于某个用户来说潜在的感兴趣的文章的排名列表，从而决定为该用户推送哪篇文章。