返回信息流这个问题本身有点难于表述。推荐类产品本身是对一系列 item 在一定的情景下给予排序，满足用户某些方面的需求。我在实际工作中，用算法A得到一种排序，用算法B得到另外一种排序，问题是哪种排序在某些场合下才算好的很难有一个客观的规定。
如果通过A/B测试比较各种排序方式，不断调整参数，我的疑问是这样系统能收敛吗？推荐集合总在不停的变动，用户和系统的交互是复杂的。
排序方式和用户的交互，在用户一侧会形成体验，由于人类认知的一些内在因素，我们总还是会尝试把这些体验归到某一类：
相关性
新颖性
优质性
……
我的疑惑是
如何刻画这种用户体验？
如何通过一些列技术手段，不断调整系统，让系统收敛到某种用户的体验上去?或者几种体验的有机结合？
如何设计推荐类产品？
（转自http://www.soscholar.com/readgeneralquestion?question_id=cfcfea7e-9b40-11e2-ae32-0025904b1f5a）
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / entrepreneurship / #13752同步于 2013/4/2
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Entrepreneurship机器人发帖
关于推荐类产品的质的方面的疑惑？
junchen609
2013/4/2镜像同步1 回复
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1 条回复
关键是核心客户定位~做什么细分~
顾全所有的客户就是所有客户都放弃了~这年头竞争和模仿太恐怖了有特色深挖细分需求才能生存
个人观点仅供参考~
好像没有完全理解lZ想要表述的意思~
到底是商务推广性质呢~还是调查性质呢~