如何设计一个简单的新闻聚合产品？文章介绍了制作极简的新闻聚合产品的7步骤，好奇的你和我一起来看看。

你知道在三四线的县城，用户在哪里看新闻么？不是在今日头条里，而是在微信中的阿谁腾讯新闻里。这是我在安徽青阳做用户调研时绝大多数给我的回答。这或许说明一点：用户没有像设计师那样的洁癖，期望每一个app都有明确的界限。谁说不能在一个社交app里看新闻，我还要加一句，谁说不能在当地头条（我正在负责的产品）里看全国头条。说是这么说了，但是心里清楚这只是产品的外延，既然是外延就应该追求做产品的性价比，所以才有了这个极简的新闻聚合产品。

先定个产品的小目标：通过全技术的方式，给用户提供一个高频更新的新闻列表，运营可进行微调干预。

整个过程7步完成，对，就是七步成诗那七步。

标签库其实就是词条库，词条哪里来？或者换一个问法，互联网上谁最懂中文？答案当然是百度咯。跑到百度百科首页一看，我们要的东西就躺不才面的红框里。

那我们还客气啥，，爬呀，等等，1400万是不是有点太多了？那我们就去掉一点吧，只留下名词好了，这样可以把词库控制在百万量级。

接下来，就是抓新闻，新闻哪里有，找门户网站呗，公众号app就算了，费时费力，爬PC站不是一样的嘛，以体育为例，我们可以挑选新浪体育，搜狐体育，凤凰体育，还有什么体育？你也看出来了其实我对体育无感，这里就假设有10个体育专题网站吧。

我们要抓的是热门新闻，啥叫热门，出现在第一屏的就是热门，所以我们抓取的时候，只抓取首屏新闻。结果就是我有了一堆标题和链接，还有链接后面的正文。

现在到了建立新闻和标签关联的时候了，首先当然是要分词，怎么分？呃，这个好像有很多自然语言词库的吧，你本身去找吧，分词完了之后，计算各个词的出现频率，出现频率越高说明它越可能是这篇文章的关键词。出现在标题里的词是不是比出现在正文里的词更重要呢？所以你可以把标题里的词加个N倍权重，N等于几？关注我私信我就告诉你。

这里分出来的词，其实就是标签库里的标签。这样每一篇文章就有一个对应的词频由高到低的标签列表了，太长了也没用，就取TOP5吧。

这里有个问题留给你，既然文章要分词，文章分出来的词直接做词库不就好了，为啥要去百度爬呢？答案还是要关注我私信我才告诉你。

现在我们为体育频道选择了10个数据源（就是新浪体育这样的网站），每个数据源下抓了50篇文章，每篇文章都有5个标签，现在我们要看哪个标签最热了。我们的方式简单得很，不然怎么说我们设计了一个极（jian）简（lou）的产品呢，方法是如果一个标签在一个数据源出现了，就加1，在10个数据源都出现了那就是10。通过这种方式你会得到每一个标签的值，这个值除以数据源总数就是“热度值”，在我们这里就是0.1到1之间的分布。

这个时候运营的妹子来乱入了，她说她的特长就是八卦，并且是先人一步的八卦，让我们千万要相信她判断热点的是否会大热的能力。这句话的意思是：她想来人肉预先提升一个标签的热度值，虽然现在它还没有大热。嗯，平常关系辣么好，我不信也得做个姿势选择相信，于是就有了下面的线框。她可以调整一个标签次的热度值。

呀，最后怎么还有两个词连接在一起的？实际上多个词比单个词更接近于一个热点事件。当然对于这种二元词，计算方式和一元词略有差别，细节此处不展开。

到这里我们已经有了标签的热度排序，那文章的热度怎么算呢？文章不是有5个标签嘛，阿谁最高热度值标签的热度就是文章的热度。

实际上热度只是文章的一个维度，要给文章排序，你自然还会想到以下的几个维度：

具体算法上可以用高斯衰减，好比72小时内基本无衰减，超过72小时后每过12小时就衰减一点。说到衰减，比来看了采铜的效益半衰期理论感觉颇为受用，大意是：一个人办理本身日常的行为，可以考虑这个行为对本身长期受用程度来衡量，有些事情效益半衰期很长好比读书和健身，就应该多做，别的一些事情效益半衰期很短好比游戏，就可以少做。

扯一扯防松一下，接回来说。