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Feed流后台系统设计

1.
背景​

1.1
什么是Feeds流​

Feeds流是一个持续更新并展示给用户的信息流，它将用户主动订阅的若干消息源组合在一起形成内容聚合器，帮助用户持续地获取最新的订阅源内容，常具有千人千面的个性化特点。​

1.2
Feeds流的产生​

传统的信息获取渠道，如电视、报纸、杂志，我们获取的信息需要从中大量阅读，才能获取感兴趣的信息，Feeds流是用来帮助我们做信息聚合，根据个人行为聚合个人想要的信息。例如，微博通过你的关注列表了解你可能想要的信息源，而后以时间轴的形式聚合各种信息，后来又出现了抖音的猜你喜欢，根据阅读时长、点赞等信息生成你的用户画像，朋友圈的Feeds流则根据好友关系聚合想要的信息​

1.3
Feeds流的分类​

画板

我们可以对Feeds流进行分类，针对不同应用不同场景去设计最合适的架构，实现Feeds流功能​

上述三种推荐逻辑分别属于三种聚合逻辑

•
无需依赖关系：信息探测​

•
单向依赖关系：信息订阅​

•
双向依赖关系：熟人社交​

画板

展示逻辑又可分为

•
权重推荐：依据隐含兴趣推荐信息，按权重排序展示​

•
时间顺序展示：依据用户关系拉取信息，按时间展示​

1.4
Feeds流模型中的术语​

2.
基于时间线的Feed流​

2.1
读扩散（拉模式）​

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Feed流后台系统设计​

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