下面简单描述一下其可能的运行机制，纯属个人分析，不保证正确性。  

    1.后台若干爬虫不间断的爬取各个新闻网站的最新新闻，网页HTML TAG过滤，得到新闻正文（解析出标题，发表时间，来源等元信息）；

    2.所有爬虫解析到的新闻存入某个POOL内，比如内存里建立新闻队列，积攒到一定量或者每隔一定时间（按照百度说法是5分钟），开始逐一进行处理；

    3.对于每个新闻N，首先进行文本分类，分到国内，国际，财经，互联网等若干类别内；

    4.计算新闻N和现有每篇新闻（最近5天内的）的相似性，如果和比如已有K篇新闻相似性大于一定值（比如>0.95)，判断为已有新闻，不做处理（界面上某条新闻的“相同的K条新闻"就是这么计算得到的）；

        注1：为什么是通过文本相似性计算得到的？看这个例子

        http://news.baidu.com/n?cmd=8&page=%68%74%74%70%3a%2f%2f%69%74%2e%68%65%78%75%6e%2e%63%6f%6d%2f%32%30%30%38%2d%30%31%2d%30%39%2f%31%30%32%37%30%36%36%34%30%2e%68%74%6d%6c&pn=1&clk=rrel&cls=housenews&where=toppage

       其实百度说是”相同新闻“，而实际上是两个不同的新闻，只是计算时候相似度高于阈值导致被认为是相同新闻。

       注2：这个计算结果，即新闻N和现有的任何一篇新闻K的相似性要记住，后面有用处；

       注3：新闻标题在计算相似性时候会赋予更高权值。

    5.如果发现没有和已有新闻完全相同的新闻，则认为是一条新的值得显示的新闻，将这条新闻列入”最新新闻“里面，并显示在界面；

      接下来要做的是：计算相关新闻。也就是百度新闻界面显示的”M条相关“的内容。还用计算么？不用计算了，上一步骤不是计算过文本相似性了么？

 直接拿来用即可，只要把相似性大于阈值（比如0.4）的文章作为相关新闻即可。

        注1：步骤4在计算相似性的时候，居然不是在本分类内的文章计算，而是所有新闻，不管哪个分类的都进行计算，这个也出乎我的意料，为何这么说？

           来看http://news.baidu.com/n?cmd=5&page=%68%74%74%70%3a%2f%2f%6e%65%77%73%2e%78%69%6e%68%75%61%6e%65%74%2e%63%6f%6d%2f%6e%65%77%73%63%65%6e%74%65%72%2f%32%30%30%38%2d%30%31%2f%30%39%2f%63%6f%6e%74%65%6e%74%5f%37%33%39%33%30%31%34%2e%68%74%6d&pn=1

           主新闻：多米尼加发现家禽感染禽流感病毒 ，居然和很多诸如：“全球十大计算机病毒排名 CIH病毒居首”  这些已有新闻关联。这说明了不是和本分类新闻计算相似性，否则”全球十大计算机病毒排名 CIH病毒居首“是不会被错误的分类到国际新闻的。

         注2:在步骤4计算的新进新闻N和已有新闻K之间的相似性，也会被新闻K用到，做过比较后，如果相似性大于阈值，此时点击新闻K，会在相关新闻里面显示新闻N；

     6.此时基本完工，因为每个频道的”最新新闻“搞完，就意味着技术活到此结束了。

     7.每个频道的主体显示的有图片的新闻应该是人工选择的，人工从”最新新闻“里面选择决定哪些显示在主体页面内。

        注：刚开始我以为是程序自动选择的，比如”相同新闻“>100就显示在频道主体内，但是好像有若干新闻相同新闻很少也入选了。当然可能有其它机制决定是否放入频道主体显示，比如是否有图片，但是我倾向于认为是认为干预的结果。

     8.首页显示的新闻是各个频道主体内容的前K个，这个是自动的。    

     完毕，收工。