网上信息过滤是怎么做的
每天打开手机或电脑，刷微博、看新闻、逛购物网站，你有没有想过，为什么总能看到自己感兴趣的内容？其实这背后有一套看不见的“筛子”在干活，这就是网上信息过滤。
信息过滤不是什么神秘技术，简单说就是从海量内容里挑出你可能喜欢的，把不相关的挡在外面。比如你在淘宝搜过一次登山鞋，接下来几天首页推荐全是户外装备，这就是典型的过滤结果。
关键词匹配是最基础的一招
早期的信息过滤靠的是关键词。比如你订阅了一个关于“Python编程”的邮件列表，系统就会抓取每封邮件里的“Python”“代码”“函数”这些词，只要出现频率够高，就判定为相关内容。
这种办法简单直接，但容易误伤。比如一篇讲“蟒蛇习性”的动物科普，也可能被当成编程文章推给你。
用户行为才是真正的风向标
现在的平台更聪明，不再只看文字表面，而是盯着你的动作：点了什么、停留多久、有没有转发、买没买东西。你在某篇汽车评测视频上看了三遍，系统立马记下“这个人对车有兴趣”，之后相关车型、保养知识、改装案例就源源不断推过来。
这种基于行为的过滤，比单纯关键词准得多。它不听你说什么，只看你做什么。
协同过滤：用别人的经验帮你筛选
有一种叫“协同过滤”的方法很实用。它的逻辑是：跟你口味相似的人喜欢的东西，你也可能喜欢。比如你和五个网友都爱看科幻片、买机械键盘、关注太空新闻，他们最近都在看一部新剧，那你大概率也会感兴趣。
Netflix 和豆瓣的推荐系统就大量用了这个思路。你不认识那五个人，但你们的数字足迹高度重合，系统就把他们的选择“借”来帮你过滤信息。
机器学习让过滤越来越懂你
高级一点的做法是用机器学习模型。系统会把你每一次点击、搜索、跳过都当作训练数据，不断调整算法参数。比如你连续三次划掉宠物猫视频，下次类似内容权重就会自动降低。
这类模型通常用 Python 写成，核心代码结构有点像这样：
model = LogisticRegression()<br>features = extract_user_behavior(user_id)<br>prediction = model.predict(features)<br>if prediction > 0.8:<br> show_content(user_id, content_id)当然，实际系统复杂得多，但原理差不多：用数据训练判断力，让机器越来越懂你的偏好。
别忘了手动过滤工具
除了平台自动过滤，你自己也能动手设置。比如微信公众号可以“不看此人动态”，微博能屏蔽关键词，浏览器装个广告过滤插件，都能按自己的想法清理信息流。
有个程序员朋友就在 Chrome 里写了段脚本，凡是页面出现“震惊”“速看”“紧急通知”就自动折叠，清爽得很。
网上信息爆炸，没人能全看完。学会理解过滤机制，不管是平台自动的，还是自己动手设的，都能让你少看废话，多捞干货。