内容大体可以分为三类：消费型内容、帮助决策的内容、提高认知的内容，头条云主要立足于后两类。为了能给用户**适合他的、有用的内容，团队开发了双引擎——个性化引擎、探索引擎。
个性化引擎，主要是负责基于兴趣的**，通过机器学习，匹配用户感兴趣的内容。而探索引擎，则是基于用户行为，选择较远的关联探索用户的潜在兴趣，以及对内容的受众进行反向分析，探索出对用户可能有价值的内容。比如一位用户常看创业相关内容，可能他是创业人士，机器可以给他**一些创业者应知应会的财务、股权相关的内容。
在内容质量的把控上，头条云立足于全网，根据构建的多领域的知识图谱和算法模型，来训练机器进行筛选。比如内容源、文章结构方面的判断等，机器会认为如果来源于**的主流媒体、信息密度高、文章结构清晰，有更大的概率是高质量文章。
但这也面临一个悖(xuan)论(ze)：对于某些内容，是用户所需要的，但可能他并没有兴趣，如果**会影响用户体验，怎么办?
卢学裕觉得机器很难解决所有的事情，但可以用辅助机制来解决。他向创业邦*家透露，团队目前正在开发一款专门针对B端企业内部的新产品，可以根据岗位角色的不同，**其需要学习的内容，希望能够以“社群”的运营方式提升阅读兴趣。
投稿作者：mobile_941591
