一. 信息流大致概述
分为两部分，瀑布流，就是不用不断刷新滑动，类似于瀑布源源，给用户呈现新的内容，数据流，用户的行为数据、基础信息、手机型号、浏览习惯等等这些都会被记录存储，从而更好的为用户推送合适的内容，也就是大家常说的兴趣推荐。
二、信息流产品的特点
精准推送，在合适的场景下推送给用户合适的内容，内容量大，用户刷新过程中不断呈现新的内容，移动端体验佳，更加适合用手机滑动的方式。阅读感受，为用户提供更便捷的阅读方式。时效性，更全面，更及时的新鲜内容，获取新闻速度更快。兴趣推荐，基于用户兴趣推送内容。今日头条、腾讯新闻、抖音、快手、微信的看一看、搜一搜，现在基本上大家在用的都是信息流产品，信息流产品早已涵盖了电商、短视频、媒体等多个领域。
三、各大行业抢占信息流市场
信息流产品是一种极具商业价值的产品形态。这里拿信息流广告作为例子，广告营收无疑是信息流产品的主要变现方式之一，信息流产品的广告模式与其实于搜索广告有一定的相似之处，一定程度上都是基于用户需求兴趣进行推送。用户与信息流产品发生交互行为，通过产品交互界面的设计、兴趣推荐等多种方式使得产品与用户产生粘性，从而提升用户的使用时长，信息流广告自然就会有更大的概率获得曝光，再加上信息流产品的天然优势，给合适的用户推送合适的广告，从而获得广告的营收。
四、信息流产品进行内容推荐
人工，通过人工干预，尤其对于一些突发性新闻或者事件，这类消息从算法层面或者通过机器学习的方式很难在第一事件作出预测，但谁能在第一时间将消息传递给用户，无疑会为产品创造更大的价值，所以需要通过有经验的运营人员去判断内容可能产生如何的影响，去配置不同的标签，专题，新闻卡等等。机器，通过机器学习、算法、CTR预估等方式，对内容进行个性的推荐，一些比较冷门或者比较垂类的内容，算法可能就会匹配的相对更精准一些，大数据时代，人工运营的方式还是存在比较大局限性，海量数据内容不断地更新，大量长尾内容、冷门内容等，必须通过机器算法来实现个性化推荐。
五. 推荐系统的框架
用户使用信息流产品，会与产品发生交互行为，用户的所有行为都会被记录并上报到用户日志存储系统，日志里记录用户的各种行为数据，通过这些行为数据来帮助推荐系统进行更好的内容推送。
