澄流 · 静默中
把全网噪音挡在窗外。
后台 Agent 正在为你烹茶过滤，周日见。
登录后可生成专属主题报告，解封功能将在周日开启
久等了。这是为你大浪淘沙后的这一周。
本周摘要
已为你过滤 -- 的情绪噪音
信息网络
sensors 实时关注
monitoring 股票关注
newspaper 每天 60s 读懂世界
whatshot 实时热搜
每周趋势
智能推荐
基于质量分与新鲜度的联合排序
源分组管理
自定义 RSS 信源
添加你信赖的 RSS 源，澄流将一并纳入抓取与精选
默认使用官方公共实例 rsshub.app，可替换为自建实例或其他公共实例以提升稳定性。
阅读仪表盘
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分组报告
设置与管理
推荐算法原理
从六千九百四十七个信息源到沉浸阅读的完整旅程
一、数据采集
从 6947 个 RSS 信息源持续抓取文章，覆盖 45 个内容分类。原始数据经由多道工序层层筛选，最终沉淀为高信噪比的精选内容。
二、自动标签系统
每篇文章依据来源分类与内容关键词，自动生成 1 至 5 个标签。标签既是分类索引，也是后续推荐算法的核心匹配维度。
ai, 人工智能, 大模型, gpt, llm, 机器学习, 深度学习
代码, 编程, 开发, 程序员, github, rust, python
效率, 工具, 优化, 自动化, productivity
开源, open source, github, 社区
设计, ui, ux, 界面, 体验
股票, 基金, 投资, 理财, 加密, 区块链
科技, 技术, 创新, 芯片, 半导体
生活, 哲学, 习惯, 健康, 旅行
游戏, gaming, steam, nintendo
国际, 全球, 美国, 日本, 欧洲
三、五维质量评分
以五个维度加权计算每篇文章的基础质量分，兼顾内容厚度、主题相关度、交互信号、时效与标签信息量。
| 维度 | 权重 | 评分规则 |
|---|---|---|
| 内容深度 | 35% | <50 字 = 0.1，<100 = 0.3，<200 = 0.5，<500 = 0.7，<1000 = 0.85，≥1000 = 1.0 |
| 关键词匹配 | 20% | 0 匹配 = 0.05，1-2 = 0.3，3-4 = 0.6，5-7 = 0.85，8+ = 1.0 |
| 交互指标 | 15% | 基础质量分 60% + 标题长度 40%（15-40 字符最佳，标题党降分） |
| 新鲜度 | 15% | 0 天 = 1.0，≤1 = 0.9，≤3 = 0.7，≤7 = 0.5，≤14 = 0.3，≤30 = 0.15 |
| 标签丰富度 | 15% | 无标签 = 0.3，1 个 = 0.6，2 个 = 0.8，3+ 个 = 1.0 |
标题党检测：数字 + 单位（如「10 个」「3 种」）降 30%；全英文标题降 15%；纯数字标题降 50%。
四、AI 质量评估
调用 DeepSeek API 进行批量语义评估，每批 30 条、最多 300 条、3 并发，对文章内容价值给出精细评分。
- 0.8 - 1.0深度分析、原理解析、实践指南
- 0.6 - 0.8有实质信息但深度不足
- 0.4 - 0.6信息量一般，多为搬运
- 0.2 - 0.4情绪化、标题党
- 0.0 - 0.2纯噪音、广告
融合公式将关键词匹配分与 AI 语义分按 4:6 加权，既保留关键词的客观覆盖，又引入 AI 的语义判断。
五、极致甄选
按质量分全局降序排列，同时限制每源最多入选 3 条以保证来源多样性，最终精选 Top 15 呈现给读者。
- 全局按质量分降序，高分优先
- 每源最多 3 条，避免单一信源刷屏
- 取质量阈值之上前 15 条作为精选
六、标签推荐算法
基于用户已订阅标签，对精选文章计算推荐评分，实现千人千面的个性化排序。
- 标签匹配度 = 用户标签与文章标签交集数 ÷ 用户标签总数
- 新鲜度 = max(0, 1 - freshness_days / 14)
- 无标签匹配时给予 0.1 低分，避免冷启动时无内容
- 兜底策略：未登录或无标签时退化为按质量分排序
七、完整数据流
从信息源采集到沉浸阅读，一篇文章需穿越九道工序，层层过滤、层层升华。
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