推荐系统对于资讯媒体网站来说至关重要，推荐系统可以根据用户的使用行为推荐相关内容，提高用户的粘性和停留时间。
相关推荐是推荐系统的形势之一，如下图是推荐展示的效果。
推荐系统的架构：
- 日志收集系统
- 召回系统：基于用户行为的协同过滤（CF），基于内容相似度的内容召回(CB)，地域召回，热文兜底，编辑入库
- 排序系统：利用机器学习算法对点击率进行预估
- 过滤系统：文本以及图像重复判断，敏感词过滤
用到的算法：
- 文章关键词提取
- word2vec：特征词向语义空间转换 用于相似度计算
- 感知哈希算法：用于相同内容的滤重
