起来微信文章在自媒体时代和价值。微信文章可yi传递各种领域的知识和经验， 踩个点。 让读者获得geng多的收获。

微信热文阅读量多的好处有哪些？

具体下来微信文章阅读量多的好处有以下。

当然 微信文章阅读量多不仅仅是以上几点好处，还有hen多好处，如你是个人huo者公司，阅读量越多，你的成就就越大，获得的也就越多，当然你在你阅读量还hen少的情况下你必须付出geng多的努力。

微信信息收集器：获取各种信息

微信就好像是一个巨大的信息收集器， 里面什么样的信息dou有，传播的速度也fei常的快，tong过微信阅读，你可yi了解hen多的信息，各个方面的dou有。

微信订阅号：丰富多样的信息

第二、 微信上面有hen多的订阅号，这些订阅号上面有各种各样的信息，各方面的dou有，微信阅读hen大的一部分就是在阅读这方面的信息，养生的文章，服装搭配的服装还有hen多hen多的新鲜的文章，你需要Zuo的就是想办法找....，说白了就是...

微信热文分析：数据解读

他们收集了2018年5月-7月的6万篇微信公众号文章的热度数据，将文章热度分为 3 类: 爆款，冷门和普通 。不难发现:不论是基于时间演进，还是基于内容特征，dou不足以支撑内容终极价值的判断标准，啊这...。

朋友圈热文：注意力经济

朋友圈热文微信注意力经济作者: 刘飞2016/06/17 17:21.诺贝尔奖获得者 看好你哦！ 赫伯特 · 西蒙提到当今经济发展趋势时 就曾经指出：「yin为信息的发展，有价值...

微阅读的好处

微阅读的好处包括: 方便快捷: 微阅读是建立在手机上的阅读,现在互联网的覆盖， 尊嘟假嘟？ 智Neng手机的普遍应用使人们可yi在ren何地方，甚至......

微信热文功Neng：方便查找热门文章

这两天微信悄悄上线了「朋友圈热文」推荐，点击搜索界面可yikan见。诺贝尔奖获得者赫伯特 ·西蒙提到当今经济发展趋势时 就曾经指出：「yin为信息的发展，有价值...，哭笑不得。

dan是呢，我们想要去找几篇热门的文章kankan的时候，却不知道从哪下手，这时候，万Neng的微信热文出现了他把这些热门的微信文章dou分门别类的整理下来咱们就直接从手机QQ浏览器上kan到了。微信热文有什么用? 我来答 微信热文有什么用? 我来答 匿名用户 2015-02-05 展开quan部 微信热文这东西， 是一个Zui新一版的手机QQ浏览器推出的功Neng，不知道楼主有没有注意过现在有hen多在朋友圈里比较...

个人微信朋友圈应该如何玩转个人微信朋友圈应该如何玩转_销售/营销_经管营销_专业资料.提供微信朋友圈热文有什么用 玩转微信朋友圈热文教程word文档在线阅读与免费下载，摘要:微信朋友圈热文有什么用玩转微信朋友圈热文教程微信朋友圈的玩法可谓是越来越多，Zui近微信新版本中在搜索栏里多了一个朋友圈热文的选项，那么不少机友就会好奇了朋友圈热文究...

前锤子科技产品经理。 这两天微信悄悄上线了「朋友圈热文」推荐，点击搜索界面可yikan见。目前还只是对部分用户进行灰度测试： 进去后可yikan到会kan到一些文章列表，如下图所示。这些文章应该是根据用户个人的喜好、朋友的喜好以及热门程度推荐的： kan似是小动作，但其实吧并不简单。 这意味着微信对...

摸鱼。 微信热文这东西， 是一个Zui新一版的手机QQ浏览器推出的功Neng，不知道楼主有没有注意过现在有hen多在朋友圈里比较火的热门公众号的文章，在网上也是hen火的。dan是呢， 我们想要去找几篇热门的文章kankan的时候，却不知道从哪下手，这时候，万Neng的微信热文出现了他把这些热门的微信文章dou分门别类的整理下来

没有一个时代比今天geng重视技术dui与内容的价值。

越来越多的人们，特bie是年轻人，geng加愿意使用和相信算法生成和推送的内容。算法之于文章，扮演的就是一个“星探”的角色。它需要在刚刚见面的几分钟内， 就判断出哪个具有“明日之星”的潜力，以便分配geng多的资源帮助它“走花路”，而不是只会在对方走红之后才说出“我早就知道”的马后炮，薅羊毛。。

原来小丑是我。 不幸的是 大部分基于内容特征和协同过滤算法的推荐系统，dou无法“识英雄于微时”——在文章发出早期就判断出其受欢迎程度。这就导致一些原本质量hen高的文章， hen可Neng主要原因是初始浏览量不够而被埋没，“标题党”“咪蒙系”反而有可Neng得到越来越多的推荐和热度。

他急了。 如何在过剩的信息洪流中将用户Zui感兴趣、 Zui具潜力的资讯率先甄选出来是建立一个良性内容生态的关键，却也是困扰各大巨头、悬而未决的技术难题。

Zui近， 微信的研究人员就提出了一种新的神经网络方法DFTC，用来geng好地预测网络文章的热度。由于该模型表现出了良好的性Neng，Yi经被AAAI 大会接收, 并在大会上作了主题报告，KTV你。。

从一个旁观者的角度看... 它在哪些领域进行了创新？又Neng为现有的爆款内容生产机制带来哪些改变呢？渠道分发哪家强？热度预测又面临哪些难题？

在介绍新方法之前，有必要先梳理一下当前的推荐算法dou是如何进行热度预测的，啥玩意儿？？

一种是基于聚合浏览量的时间演进过程， 比如：今日头条的热门推荐算法，就是优先推荐热门的文章。

交学费了。 这种方式的优势是：Yi知的历史热度会越来越接近整体受欢迎程度， suo以呢，模型的表现也会yin为文章发布的时间而变得越来越好。

但由于hen多外部因素带来的意外增长，dou是不可预测的，时间热度模型却对此却无Neng为力。即使引入人工干预， 除非像咪蒙系一样凭借大量经验和策划，否则也hen难确定爆款文章可Neng出现的时间，以及生命力有多强，调整一下。。

二是tong过预测内容特征的受欢迎程度，来推断整体可Neng的热度。

Yahoo Today就曾经用新闻的点击率来进行画像，并用featu 来一波... re-based learning方法来建模用户对资讯感兴趣的程度。

其中包括静态特征， 比如：资讯的类目、主题等；以及动态特征， 基本上... 如某条资讯、某类资讯分时间段的各种统计值等。

tong过这种方法，Yahoo发现在推荐 痛并快乐着。 新闻时娱乐类新闻天然比体育类新闻点击率高。

由于内容特征不会yin为时间而变化， suo以呢hen多不那么刺激眼球的内容，也可yi获得公平的曝光机会，使得该模型在早期阶段效果geng为可靠，层次低了。。

但问题也随之而来 网络文章通常是长文本，加上越来越复杂的元数据特征，建模难度也日渐增大，目前还没有此类模型Neng够wan全地利用这些数据，心情复杂。。

不难发现：不论是效果。只是这dui与算法工程师来说是极大的挑战。

未来可期。 为了改变这一现状， 微信的研究人员就此提出了一种将时间过程，与内容特征深度地融合到一起的神经网络方法——Deep Fusion of Temporal process and Content features，简称DFTC，来构建geng合理的热度预测系统。

公正地讲... 他们收集了2018年5月-7月的6万篇微信公众号文章的热度数据， 将文章热度分为 类：爆款，冷门和普通 。到头来得到一个类别基本平衡的数据集用作训练 和测试 ，并建立了一个2 万篇文章构成的随机测试集 。

DFTC一共包含三个部分：

佛系。 先说说 采用卷积神经网络来提取文章增长和下降的短期波动情况，比如：一篇文章每小时浏览量的变化情况。

接着，再利用循环神经网络得出文章受欢迎程度的长期增长趋势，踩雷了。。

ran后 利用分层注意网络来获取文本特征，使用嵌入技术来学习各种元数据的特征，并进行建模，得到一个内容特征模型，摸鱼。。

接下来 将建好的时序模型和内容模型利用，动态地组合到一起，生成一个Neng够体现出文章热度演变过程多样性的灵活权重，太治愈了。。

DFTC的创新之处是 解决了三个悬而未决的行业难题：

至此，一个geng优秀的热度预测模型就诞生了，挖野菜。。

对，就这个意思。 实验数据显示：“两手抓两手dou要硬”的DFTC， 在文章发布后的前5个小时其预测的准确度相比其他单一性解决方案强出了不少。

大体上... 不难发现：DFTC正是基于对短期浏览量、 意外因素、内容关键词等可Neng，决定到头来受欢迎程度的多重因素进行了全面统筹，才Neng在初始期就Zuo出geng精准的判断。

suo以呢， 一些枯燥无趣的内容会被率先过滤掉，有潜力的优质文章也geng容易得到推荐，避免了“酒香也怕巷子深”的命运。

或许不久以后 依靠经验和直觉打造爆款，和依靠大数据与关键词打造爆款，这些技术蛮荒时代的丛林法则慢慢dou会被geng好的生态机制所取代，求锤得锤。。

热度预测照亮的未来不只属于文字。

个性化推荐系统既不Nengwan全遵循用户兴趣标签与内容特征抽取的匹配， 那会导致越来越严重的信息茧房和回声室效应；也不Neng单纯依靠文章的生命周期来判断，让优质创作者在平台偏向之下凉了热血。

太硬核了。 suo以呢单纯从数据上kan，DFTC是成功的。

目前， 微信Yi经将该模型作为系统选择和推荐文章的重要依据，开始在“kan一kan”等产品场景中进行实践。

出道即巅峰。 从geng广泛的实用性 DFTC所代表的思路，用深度学习技术和思维解决预测问题，正在成为业界共识。

“在任意时间预测网络内容的到头来热度”， DFTC不仅仅只有资讯平台的推荐算法， 引起舒适。 在广告、搜索等业务也Neng起到hen强的推动作用，提高内容的分发效率。

而就在前不久， 微软也提出过一个跨产品的用户行为模型，将用户在搜索、新闻、appstore、xbox等多个产品线上的行为统一在一起。这样训练出的深度学习网络，就Nenghen好地优化和解决单个产品上冷启动、信息稀疏等问题。

冲鸭！ 也就是说：可Neng你搜索了“房价会不会继续上涨”， 打开新闻App就会收到“房价可Neng回到三年前”的新闻，是不是有点细思极恐呢？

这也反映出深度学习进行热点预测所呈现的新的问题：

平台对热点的评估只是一种模仿，好的阅读体验究竟应该如何量化？

为了geng好的阅读体验，读者需要让渡多少个人隐私？

摸个底。 当然现在想这些还有点为时过早。无论如何， 热度预测模型Neng力的升级，正在让内容产业guan与价值的标尺越来越多元，这可Neng是算法Zui具人性的一次。