移动互联的爆发式发展，正在颠覆着传统信息获取方式和阅读行为。中国互联网信息中心CNNIC的研究报告显示，截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿，其中手机网民达5.27亿，网民中使用手机上网的人群占比提升至83.4%。从PC到移动，不仅是终端的变化，也是信息与人的连接交互方式的变化。

　　当前，社交软件、网站和社区等越来越多地被包装成独立的应用，出现在“应用市场”，这使得搜索引擎、门户等传统PC时代的互联网信息入口的功能逐渐被削弱，传统信息平台已经不能很好地满足用户获取信息的需求。

　　同时，移动时代用户阅读打破了传统，呈现完全的碎片化，无论是乘地铁、等电梯，还是吃饭间歇、睡前床头，都可以随时通过阅读获取信息。在这样的情况下，如何在海量的信息中筛选出最符合用户需求的内容，自然成为移动资讯平台的头等大事。可以说毫不夸张的说，谁与用户的需求最为匹配，谁就能赢得用户的“芳心”。

　　因此，主打个性与喜好的订阅或推荐模式的资讯平台应运而生，从国外来看，Flipboard、Zite等先后风靡一时，而国内相关产品今日头条、Zaker、鲜果阅读等也纷纷上架。虽然此类产品都大打“个性”牌，然而能够做到真正个性化的却不多。

　　对单独个体来说，众多信息中个“我”感兴趣的才是真正需要的，才是真正的“个性化”。近日，笔者发现一款全新的资讯阅读APP—一点资讯，无论是基于个人兴趣的兴趣图谱分析，还是融合推荐引擎和搜索引擎的兴趣引擎，都可以看出其在这方面的深入探索，其产品在用户需求匹配、内容推荐、满足用户长尾阅读等方面，也都让人眼前一亮。

　　基于社交账号建立初步的兴趣模型

　　在传统PC时代，人们大多通过门户网站，获得新闻、娱乐、生活等多种资讯，或者通过搜索引擎，有针对性检索特定关键词等来获取相关信息。前者信息丰富，但是用户可能浏览了众多信息，其中仅一部分为需要的，或者说是有用的;而后者提供的信息更精准，不过需要给到明确“命令”，难以满足随机性的阅读需求。

　　移动时代，受终端界面、互联方式等软硬件限制，以及用户体验需求的强化，传统门户和搜索引擎无疑都已经不太“适用”。如何基于移动设备和移动互联网，让用户在有限的时间内，便捷获取最需要的内容，成为当前行业重点课题，业界也在资讯个性化上不断探索。既然资讯类平台都在做个性化，做推送。那么对于用户来说，这些信息，是不是都是喜欢的，是需要的呢?恐怕未必。笔者认为，个性化的真正意义，应该是将一条对用户有用的信息快速有效的传达给他，进而为用户带来阅读价值。这要求移动信息平台足够智能化，才能根据不同个体，提供因人而异的不同内容。这其中的关键问题，无疑是用户兴趣的发现和挖掘。

　　而一点资讯提出的“兴趣门户”理念，似乎走得更远，更具开拓性。兴趣门户，顾名思义，即是以兴趣为核心的门户入口。这意味着其产品既拥有门户信息丰富的特征，也具备搜索引擎精准特性，其核心则是用户兴趣，即让用户的信息获取从单一的接受或者固定检索，到精准给到用户真正感兴趣的内容。

　　那么到底如何发现用户兴趣呢?一点资讯首先采用绑定的社交账号的方法建立用户的初步兴趣模型，通过综合分析用户的年龄、性别、职业、收入、所在城市、婚姻状况等身份“密码”，以及社交网络上的交互行为和内容，如自发微博、转发、评论、分享等进行数据建模，解析用户的兴趣方向。比如笔者微博的关注内容侧重科技、互联网领域，绑定账户后则收到相关内容的推荐。如果是二三线城市的全职妈妈，那么可以想见，她收到的内容则可能更多的偏重育儿、生活资讯。

　　给用户表达的权利 持续构建精细化兴趣图谱

　　如果说，一点资讯的社交账号分析只是初步建立用户兴趣模型，看起来似乎还是隔了一层。那么它的“发现”(如下图1)功能，无疑是给了用户一个自我表达的机会，让用户根据个人爱好，主动搜索、订阅喜欢的内容和频道，从而真正做到信息获取的个性化。在笔者看来这才是一点资讯相较其他同类产品的一个重要突破。

　　用户在通过发现功能进行搜索时，一点资讯还能根据关键词的联想拓展，提供有关联内容，真正做到智能化个性化。比如搜索“前叉”一词(如图2)，在显示结果里，就会给到山地自行车产品、保养，以及骑行等内容的推荐。一点资讯工程师表示，这是因为，作为专业名词，会给到此类搜索需求的用户，往往都是山地骑行爱好者或者专业人士，所以相关内容的推荐，正好能切中用户下怀。与此同时，用户主动的搜索表达，也能更进一步加深产品对用户兴趣的理解和细化，进而不断调整优化，让内容更符合需求。

图2

　　同时，相较一点资讯100万+的精选兴趣频道，市场上同类产品的搜索功能就要局限很多，笔者在另一款同类产品上搜索“二战”，其只能基于“二战”这个关键词进行搜索(如图3)，搜索结果甚至有不相关内容混入。相较而言，一点资讯在用户的兴趣挖掘和拓展内容等方面，无疑都更胜一筹(如图4)，这与一点资讯长期积累和深耕的内容不无关系，100万+的兴趣频道可以满足用户各种长尾的兴趣阅读。

　　综上，在笔者看来一点资讯首先通过绑定社交账号初建兴趣模型，然后持续在用户的使用中过程，通过用户的点击、搜索、订阅等行为，将其进一步进行兴趣分类。同时基于大数据进行兴趣之间的图谱关系构建，再综合用户的点击等行为和兴趣图谱的映射关系，构建完整的兴趣图谱，最后再进行兴趣推荐。

　　搜索引擎+ 推荐引擎= 兴趣引擎，为用户量身定制专属“兴趣门户”

　　当前，信息渠道的多元让用户每天面对海量信息，而其中大部分信息对用户来说都是无用的。个性化的移动阅读应该是让用户不需要如传统门户时代浏览新闻时，费力在众多内容中寻找自己感兴趣的内容，而是通过“推荐”功能方便直接地获取最需要的内容。前面说到一点资讯的兴趣发掘的推荐引擎和搜索引擎，其实其独特优势还不止于此，融合了推荐基因的搜索引擎使其搜索结果更加精细，而带有搜索引擎的推荐引擎才能称之为兴趣引擎，一点资讯对两者进行了完美融合。

　　目前，一点资讯已经可以根据兴趣图谱分析和用户个人兴趣表达，量身定制感兴趣的内容，并进行针对性推送，帮用户更精准获得想要的信息。更重要的是，一点资讯还致力帮助发掘用户的长尾阅读兴趣，即根据用户已有的兴趣，全方位挖掘潜在阅读需求，进而提供用户可能感兴趣的内容，帮用户拓展阅读面，提升阅读价值。

　　举例来说，如果用户关注军事历史，一方面产品平台会根据有相同兴趣的用户还关注哪些频道或内容，进行阅读推荐。另一方面，如果他搜索二战，除了会获得第二次世界大战的内容推荐，还会有诸如关希特勒、纳粹之类的相关文章推荐(如图5)。此外，一点资讯的编辑，通过给文章标注标签的形式，既方便用户关联阅读，同时也更方便进行相同标签的同类阅读推荐(如图6)。

图5 图6

　　用户不是固化不变的，相同用户处在不同场景、不同时间，阅读的内容也都会不同。因此需要高度智能化，能不断跟进用户兴趣变化，才能实现真正的个性化差异化阅读。一点资讯凭借先进的机器算法，能够根据用户的交互行为不断调整推荐内容。比如用户对推送内容的打开率，页面停留时间，点赞、评论、分享等反馈行为(如图7)，进一步对用户兴趣更细致更精准的分析，并不断调整推荐内容。

图7

　　此外，基于价值阅读的理念，一点资讯更重视用户的阅读体验。从信息来源，图文结合、内容信息量等方面，为用户进行综合评估，以保证呈现给用户优质、有效的信息。在笔者看来，一点资讯的终级目标是希望打造一款千人千面的兴趣门户，每个人的一点资讯的首页都是不一样的，因为每个人的兴趣方向不同。

　　创新算法：支撑兴趣和个性的心脏

　　要完成用户的兴趣解析和匹配，以及个性化的精准推送，需要强大的技术支持，而创新的算法无疑是其中的核心。可以说，当前的信息获取，用户越来越倾向体验的简单化，这对产品提出更高的要求，因为产品越是简单易用，其背后的技术往往越复杂。

　　一点资讯团队由前雅虎中国研究院院长郑朝晖博士掌舵，核心成员由硅谷及国内一线互联网公司的资深工程师构成。凭借多年来对用户需求和行业趋势的深刻把握，以创新的算法打造全新产品，致力于面向未来的移动信息入口建设，其团队的活力和实力，无疑是产品创新的动力来源。

　　一点资讯CEO郑朝晖对笔者表示：“我们的愿景是在移动互联网时代，通过创新的技术连接人与信息，我们致力于打造全新的移动信息入口，它或许是搜索引擎的下一代、门户的下下代。”一点资讯通过对用户兴趣的充分发掘，凭借其领先的兴趣引擎，深挖用户阅读长尾，并综合门户和搜索的双重优势，开拓出一种契合移动时代用户阅读需求的创新阅读模式。由此看来，这个宣言似乎并未言过其实。