為什麼2個華為手機上的今日頭條內容不同？
謝謝您的問題。不同手機、不同賬號，看到的今日頭條都是不同的，因為背後有算法。
今日頭條具有個性化。今日頭條有3億多用戶，每天活躍用戶超過3000萬，大家關注點都不同，每天瀏覽的內容也不同。今日頭條會通過人工智能算法，根據用戶特徵、閱讀場景和文章屬性進行個性化推薦。不要說不同華為手機了，就算是同一部手機，不同賬戶登錄，也會有差異。類似的推介機制，在百度、淘寶也有。
謝謝您的問題。不同手機、不同賬號，看到的今日頭條都是不同的，因為背後有算法。
今日頭條具有個性化。今日頭條有3億多用戶，每天活躍用戶超過3000萬，大家關注點都不同，每天瀏覽的內容也不同。今日頭條會通過人工智能算法，根據用戶特徵、閱讀場景和文章屬性進行個性化推薦。不要說不同華為手機了，就算是同一部手機，不同賬戶登錄，也會有差異。類似的推介機制，在百度、淘寶也有。
算法考慮的因素。第一，用戶特徵。比如今日頭條男性與女性用戶瀏覽的重點不同，女性中，女大學生、時尚職場麗人、懷孕的媽媽、大嬸大媽關注的內容也不同，有的是長期關注，有的是臨時點擊，根據各自喜歡與關注點，進行智能推薦。第二，閱讀場景。大家早上坐地鐵上班途中可能更多地看今日頭條熱點新聞，回家途中更多地看頭條小視頻。第三，文章屬性。比如今日頭條判斷文章的時效性、相似性、標籤與主題詞，判斷文章屬於哪個類型，如職場、科技、情感等。
謝謝您的問題。不同手機、不同賬號，看到的今日頭條都是不同的，因為背後有算法。
今日頭條具有個性化。今日頭條有3億多用戶，每天活躍用戶超過3000萬，大家關注點都不同，每天瀏覽的內容也不同。今日頭條會通過人工智能算法，根據用戶特徵、閱讀場景和文章屬性進行個性化推薦。不要說不同華為手機了，就算是同一部手機，不同賬戶登錄，也會有差異。類似的推介機制，在百度、淘寶也有。
算法考慮的因素。第一，用戶特徵。比如今日頭條男性與女性用戶瀏覽的重點不同，女性中，女大學生、時尚職場麗人、懷孕的媽媽、大嬸大媽關注的內容也不同，有的是長期關注，有的是臨時點擊，根據各自喜歡與關注點，進行智能推薦。第二，閱讀場景。大家早上坐地鐵上班途中可能更多地看今日頭條熱點新聞，回家途中更多地看頭條小視頻。第三，文章屬性。比如今日頭條判斷文章的時效性、相似性、標籤與主題詞，判斷文章屬於哪個類型，如職場、科技、情感等。
算法的重要工具。第一，歸納總結。就是按照特定環境、特定維度排序，分析對象特徵。比如華為遭遇技術禁令，今日頭條算法根據性比與年齡作為維度，就可以推斷哪類性比、年齡群體，會更加關注兩國關係、技術對比、華為產品、情感道義等，推算並分別推介技術性、國際性、煽動情感類文章。第二，A/B測試。為同一個優化目標制定兩個方案，分別對實驗對象隨機分組測試，將測試結果比較。今日頭條當年不知道自己取什麼名字，於是將熱門APP名稱歸納出公司名+用途、大白話、內涵內斂等類型（方案），組織用戶測試，最後發現大白話朗朗上口最容易接受，於是才有了“今日頭條”這個名字。第三，雙盲交叉。實際就是同樣的樣板數據讓不同人看，確保信息審核高效。比如華為遭遇技術禁令後，今日頭條向程序員群體推薦華為芯片、操作系統類的選題，頭條審核團隊每個人評估和審核標準有差異，需要在機器監督的情況下，多人按照各自評估隊列對選題審核，意見一致沒問題，意見不一致就交給仲裁小組決定，說不定有些程序員更關注任正非。
謝謝您的問題。不同手機、不同賬號，看到的今日頭條都是不同的，因為背後有算法。
今日頭條具有個性化。今日頭條有3億多用戶，每天活躍用戶超過3000萬，大家關注點都不同，每天瀏覽的內容也不同。今日頭條會通過人工智能算法，根據用戶特徵、閱讀場景和文章屬性進行個性化推薦。不要說不同華為手機了，就算是同一部手機，不同賬戶登錄，也會有差異。類似的推介機制，在百度、淘寶也有。
算法考慮的因素。第一，用戶特徵。比如今日頭條男性與女性用戶瀏覽的重點不同，女性中，女大學生、時尚職場麗人、懷孕的媽媽、大嬸大媽關注的內容也不同，有的是長期關注，有的是臨時點擊，根據各自喜歡與關注點，進行智能推薦。第二，閱讀場景。大家早上坐地鐵上班途中可能更多地看今日頭條熱點新聞，回家途中更多地看頭條小視頻。第三，文章屬性。比如今日頭條判斷文章的時效性、相似性、標籤與主題詞，判斷文章屬於哪個類型，如職場、科技、情感等。
算法的重要工具。第一，歸納總結。就是按照特定環境、特定維度排序，分析對象特徵。比如華為遭遇技術禁令，今日頭條算法根據性比與年齡作為維度，就可以推斷哪類性比、年齡群體，會更加關注兩國關係、技術對比、華為產品、情感道義等，推算並分別推介技術性、國際性、煽動情感類文章。第二，A/B測試。為同一個優化目標制定兩個方案，分別對實驗對象隨機分組測試，將測試結果比較。今日頭條當年不知道自己取什麼名字，於是將熱門APP名稱歸納出公司名+用途、大白話、內涵內斂等類型（方案），組織用戶測試，最後發現大白話朗朗上口最容易接受，於是才有了“今日頭條”這個名字。第三，雙盲交叉。實際就是同樣的樣板數據讓不同人看，確保信息審核高效。比如華為遭遇技術禁令後，今日頭條向程序員群體推薦華為芯片、操作系統類的選題，頭條審核團隊每個人評估和審核標準有差異，需要在機器監督的情況下，多人按照各自評估隊列對選題審核，意見一致沒問題，意見不一致就交給仲裁小組決定，說不定有些程序員更關注任正非。歡迎關注，批評指正。
這個很簡單啊！頭條裡面的內容是跟手機無關的，而是跟用手機的人有關！
現在是一個大數據的時代，為什麼人們愛看頭條？因為頭條是根據大數據的分析，一直推送的都是你所關注的、愛看的新聞，而不是跟以前的一些軟件一樣，版面全部一樣！
舉個例子吧，鴿子愛看的是娛樂新聞和美食類視頻，拿最近的新聞來說，當鴿子看了一篇關於范冰冰和李晨分手的新聞之後，頭條會連續給鴿子推送這類消息，讓鴿子瞭解更多此類的事情和事情的發展，所以這就很大程度上省去了鴿子用某度去搜的時間了！所以用過頭條看新聞的人，都會愛上頭條就是這個原因，頭條就像一個知己一樣能猜透你的心思，知道你的喜好！
我和老公、婆婆、公公都用頭條看新聞，我們的手機品牌也一樣，但是每個人的的頭條內容都不一樣，婆婆愛看搞笑視頻和穿搭之類的，所以她的頭條裡都是此類新聞推送，而讓我用她的手機去看頭條，我就會感覺枯燥無味，讓她用我的手機看頭條，她也會覺得不感興趣，所以頭條推送的消息是和手機品牌無關的！而是和用手機的人有關係的！
這是後臺推薦算法的自動向不同手機不同賬號展示不同的內容。
首先，推薦算法是根據用戶平時的閱讀習慣、閱讀內容，以及用戶對文章的收藏、評論、分享等等數據做出綜合分析和判斷用戶的關注點。那麼，後臺會根據你的關注點，優先給你推送相應的內容。
其次，熱點內容和優質內容一般也都會第一時間推送給相關用戶。
還有就是，有時候會試著給用戶推薦一些其他你沒關注的領域的內容，然後看用戶的興趣程度，如果你感興趣了，那麼後面就會繼續給你推這個領域的相關內容。
這個就像我們經常遇到的網頁廣告一樣，平時上購物網站搜索某種商品之後的一段時間內，你訪問很多網站都會看到網站的廣告給你推薦這類商品。
這個問題暴露出提問者的兩個問題：
1、提問者不瞭解華為手機：華為手機是硬件，沒有後門，顯示什麼內容華為不管；
2、提問者不瞭解今日頭條：今日頭條是軟件，它比你自己還了解你曾經看過什麼，以後還想看什麼。
總而言之，言而總之，一句話，不論你是什麼手機，每個手機上的今日頭條顯示什麼內容和手機無關，和手機使用人的閱讀習慣有關。
今日頭條是一款基於數據挖掘的推薦引擎產品，它為用戶推薦有價值的、個性化的信息，提供連接人與信息的新型服務。畫個重點，個性化，個性化，個性化，重要的事情說三遍。個性化的意思就是每個都不一樣。
在這個資訊爆炸的大數據時代，每個人關注的焦點不一樣，所謂的千人千面就是這樣的。頭條會根據你瀏覽過的內容，和比較感興趣的內容，進行分析然後在你手機的頭條APP裡面進行推薦展示。這個跟你的手機型號是沒有半點關係的。
或許你有兩個同品牌同型號的手機，都用它們瀏覽過頭條裡面的資訊，但是它們展現的資訊內容也會是不一樣的，頭條系統會根據數據來推薦展示你可能感興趣的資訊內容展示，所以不必有疑問，頭條APP是用大數據統計出來你感興趣的東西，來給與你想要的文章或者視頻。
確實的頭條內容都是不一樣的這個根據你的喜好推薦內容給你的你如果喜歡看汽車類的它會明天更新推薦一些關於汽車方面的新聞或者視頻給你像我喜歡看國際新聞軍事新聞每天都有不同的類型新聞推薦給我所以，新下載的頭條它是一直在學習 看你的喜好慢慢的就會推薦一些你喜歡的東西，如果你最近搜索的事件或者新聞比較多它也會推薦多一些同類的新聞和後續的報道給你 像淘寶也是這樣的每個人的喜好它都有大數據的。
頭條裡面的內容，跟手機毫無關係，你平時在哪部手機看的是什麼內容，頭條就推薦你什麼內容。比如我最近看的是中國成語大會，頭條裡顯示的大多數是這些內容，比如你看的是雍正王朝，頭條裡推薦的這些內容相對要多一些。
所有的智能手機都一樣！只是你兩個手機所申請的微信賬號和二維碼不同！而產生的今日頭條的內容也不盡相同！今日頭條還有一個特點呢！那就是你關注什麼內容多！它也給你什麼內容多！例如：你關注股票和彩票多！它相對股票和彩票的內容就給你多一些！
中華有為 你說呢
因為自己關注的內容不同所以發送的內容不一樣。