本文探讨了智能推荐系统的优化策略，包括如何理解用户需求、利用实时特征和历史行为进行精准推荐，通过ctr预估模型提高点击率，以及如何利用自然语言处理提升内容质量。文章还讨论了资源支撑的重要性，如网页资源的优质内容生产和自然语言处理在分类和特征分析中的应用。
产品目标：kill time
需求理解：
历史行为（eg：杨幂相关新闻点击率90%）
实时特征：（eg：当前13点）
共同组成了用户的潜在需求
衡量指标：各特征的准确率和召回率
解决方案：（排序和展现）
A)排序：根据需求预测和结果的各类特征综合排序，统一到ctr预估的机器学习模型上
B）展现：为点击服务，同时避免标题党（抓取关键字）
衡量指标：ctr预估的准确率，进一步拆分为各策略的召回和准确率ctr和停留时长
资源支撑：（网友资源和自然语言资源）
A）网页资源：同样考虑优质内容的覆盖率和时效性，甚至以产品的手段生产unique内容
B）自然语言：为网页的分类、特征分析提供支持
衡量指标：内容的覆盖率和时效性，各特征的召回率和准确率。
小结
策略框架：
细分好用户/场景Requirment，设计好把什么资源给什么用户的Rule，准备好用来细分和满足资源的Resource，定义好各环节的理想态，并将优化目标数字化；以指标驱动3个R进化
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