导读：目前信息流推荐中使用的内容理解技术，主要有两部分构成：
1. 门户时代和搜索时代遗留的技术积累：分类、关键词以及知识图谱相关技术；
2. 深度学习带来的技术福利：embedding。但是分类对于兴趣点刻画太粗，实体又容易引起推荐多样性问题，而 embedding 技术又面临难以解释的问题。这次主要介绍在信息流推荐中，腾讯是如何做内容理解克服上述问题的。主要包括：
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项目背景
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兴趣图谱
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内容理解
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线上效果
项目背景
1. 内容理解技术演进
① 门户时代：1995~2002年，主要代表公司：Yahoo、网易、搜狐、腾讯。互联网初期，因为数据较少，因此需要一个内容聚合的地方，人们才能够快速的找到信息。因此，门户通过 "内容类型" 对内容进行整理，然后以频道页形式满足用户需求。因为数据少，初期由人工对新闻进行分类。随着数据的增多，靠人工分类已经变得不现实，因此各大公司纷纷引入分类技术，自动化文本分类。此后，文本分类技术发展迅速。
② 搜索/社交时代：2003年~至今，主要代表公司：搜狗、腾讯、Google、百度。随着网络的普及，数据的数量和类型的丰富，门户网站已经不能够承载信息分发的任务。于是，一种新的信息分发技术诞生——搜索。搜索除了需要分类信息以外，还需要精确知道文章是