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0.1 版本的推荐方式，是基于原始内容的热度进行推荐的。但是这样做出来的效果感觉并不是很好。
因为判断一个内容受欢迎的程度，不应该只考虑点赞次数或是点击次数，还要考虑展示次数的问题。
举例来说，一个帖子点击次数是 100，展示次数是 200 ；另一个帖子点击次数是 10，展示次数是 11。从点击率的角度来判断，后者受欢迎的程度是高于前者的。
开发思路戳链接（只是一个开发过程中打的草稿，最终开发出来的效果并不是严格按照该图片的）
： https://i.loli.net/2017/12/05/5a2600e4cbd11.png
现在的推荐是没有个性化的（目前用户量和数据量太小），可以说是很弱智的推荐了（大神轻喷）。
最后请允许我强行解释一波，其实非个性化的推荐，比个性化要有一个好处，就是可以让你更多维度的去浏览信息，而不是只浏览符合自己口味的信息。
欢迎大家讨论，和给出你的建议
另外自己建了一个程序员交流群，欢迎大家加群讨论：566806792
