编辑导语：当我们在图书馆想找到一本书时，面临偌大的图书馆，必定不能一本一本去找，这时候就要用到图书馆里的搜索设备去找那本书可能那类书的或许位置；本文作者就具体先容了内容型产物中的分类打点设计。

一、内容型产物的靠山分类打点先容

当用户想在某个图书APP中找到一本适合儿童听的有声书，但又没有详细方针时，他可以打开这个APP的分类页面，在Children’s Audiobooks这个分类下继承摸索；这个页面中的分类像一个个文件夹一样布局清晰地分别了海量图书，让用户高效找到本身感乐趣的书籍。

这个线上图书馆里的图书是海量的，这么多书籍到底该如何存储和分别？这个线上图书馆照旧不绝变革的，新书来了怎么分类？儿童节到了是不是应该将儿童这个分类放在越发显眼的位置以促进消费？

这些问题都摆在了这个线上图书馆的图书打点员——运营人员眼前；在这样的配景下，我们在靠山开拓了一个分类打点页面。

内容型产物打点靠山中的分类打点成果，就是运营人员编排内容分类的成果，在运营归纳整理好之后，用户在APP上就看到了有布局的内容。

二、靠山为什么要做分类打点成果 1. 布局化的内容利便查询

布局化的内容，就是内容颠末阐明后，解析成多个相互关联的构成部门，各构成部门之间有明晰的层级布局；将内容整理成布局化的，就是让内容从无序酿成有序的一个进程。

图书馆有海量的图书，凡是我们是怎么找到本身需要的书籍的呢？

假设此刻我想找一本进修少数民族语言的书籍，我会先找到“语言、文字”这个书架，然后再在这个书架中找到少数民族语言的片区，最后再选择详细想读的一本。

之所以能如此快速找到一本书，是因为图书打点员已经有布局地整理了这些书籍，把每一本书都放在了符合的分类书架上；假如所有的书籍都没有分类，所有的书架就都一样，也就不知道该去哪个书架哪个片区找到需要的书籍。

同样的，在有海量内容的产物中，也需要布局化地整理内容，来辅佐用户快速找到本身需要的内容。

这里快速找到表此刻，用户能通过有层级的分类导航来查找；尔靠山中的分类打点，就是运营人员分门别类整理内容的处所，通过度类打点，内容有布局有条理地展示给了用户。

假如没有分类打点这个成果，运营人员就无从整理这些内容，产物中的内容就混乱无章；当用户找不到需要的内容，大概会以为产物内容太少而不再愿意利用产物，由此影响产物的成长。

2. 相似推荐，提高曝光

回收内容过滤算法的相似推荐中，分类凡是是计较内容相似度的一个维度。

靠山的分类打点成果辅佐运营人员给平台内容分别并标志正确的分类，从而在用户主动搜索或随意欣赏的场景下，系统能为其匹配大量同类内容。

分类是自上而下的，先归纳特征形成一个种别后，这个分类中再有内容；今后一旦某个内容被归到这个分类，就暗示内容具有这些特征，所以在计较内容相似度时会思量内容的分类属性。

内容过滤算法的道理是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。

内容过滤算法操作物品的内容信息计较物品的相关表，并频繁地更新相关表；当新的物品插手时，或当用户的行为强烈受某一内容属性的影响时，内容过滤算法都有较高的精度；譬喻：图书类APP提供了一个较强的内容属性，图书的分类，爱读科幻小说的读者会常常存眷科幻小说这个分类的图书。

分类打点是标志内容分类属性的东西，公道的分类才气提高相似推荐的精度并扩大内容曝光的范畴；从而为用户提供更多的查找方针内容及其他感乐趣内容，给用户留下内容富厚且质量高的印象，晋升了用户体验。

三、内容型产物中分类打点的特征 1. 两种分类逻辑相关联

先看看是哪两种分类：

之一种是前端分类，也就是用户在APP中看到的分类；

第二种是后端分类，是数据库存储的原始分类。

以书籍分类为例，某图书APP顶用户看到的分类是这样的：

而数据库中存储的后端分类大概是这样的：

我们发明前后端分类差异，前端分类数量少层级浅，后端分类数量多层级深。

为什么要做这两种分类逻辑，前端和后端不能用一套分类逻辑吗？