第二步，我们要把热点内容做“召回”。这里的召回和问题汽车的召回不一样，是指把相关热点文章聚集在某一个池子里。我们称之为“热点池”。我们会把热点池分若干层次，在3年前，我就在《超越门户》中描述了搜狐网重大突发事件的规则，从三级到特级。来一点资讯做总编辑后，又进行了进一步修订。现在，我们把标准通个案例的方式输入计算机，让算法来判断热点的大小，以决定向什么样的群体进行推送。
图说：《超越门户》一书中，有编辑对重大突发事件处理的详细分级标准，现在我们要让机器学习，做更精准的分发。
下面，我们再来看文章分发的全过程。注意此图：
文章分为两个类型——抓取源文章(RSS)和自媒体文章。但不管什么样的文章,都需要经过反垃圾模块的过滤，去除有害政治信息、低俗内容、虚假广告、“标题党”文章等。所以，反垃圾模块里应该有这些功能。如果你问，这些功能是如何实现的，那还是前面提到的答案——输入案例或者关键词，让机器学习，找到特征并举一反三。
垃圾过滤之后，算法或者编辑给文章打了标签、做了分类，文章就聚集在各种池子里。刚才说了，这个过程就叫做召回。按照文章的标签分类以及不同的属性，它们被分配到各个池子里——包括我们刚才所说的热点模块、本地模块，还包括被编辑挑出来的好文章，进入精品池模块。如果有些文章又有本地属性、又是精品，就会同时放在两个池子里。还有一些文章，被打上了体育标签或者财经标签，就放在了体育或者财经的池子里。
最后到了分发过程，主要是针对某一个用户，这么多内容先出谁后出谁。这就是排序。用户下拉首页流看到的内容，就是排好序的。其它频道流也是如此。排序具体的规则取决于算法，也就是说用户画像、文章画像和算法模型之间的关系。刚才，我们已经讨论过了。
关于如何去衡量分发的效果，大概有几个点：
第一是准——推的东西就是用户喜欢的;
第二是快——好内容要第一时间推送;
第三是优——同一领域的文章，一定是先推高品质的。否则，我们的优质内容就没有流量，获得不了利益和影响力。优秀的自媒体人也会因此远离这个平台，进而形成恶性循环。
