原创头条文章推荐量的算法可以采用基于内容的推荐算法（CBRS），该算法主要是利用文章文本特征来识别和推荐文章，即根据文章的词语、词组、句子、段落等特征，进行文本分析，得出文章的内容特征，以此作为文章推荐的依据，从而推荐相关的文章。
为了计算一篇1000汉字文章的推荐量，首先要计算文章的内容特征。首先要对文章的词语、词组、句子、段落等特征进行分析，找出关键词，统计出不同词语、词组、句子、段落的次数，以此衡量文章的内容特征，以此作为文章推荐的依据，推荐出与文章相关的文章。
其次，可以利用用户的行为数据，例如用户的评论、点赞、阅读量等，来评估一篇1000汉字文章的推荐量，根据用户的反馈，可以判断文章的受欢迎程度，以此来确定文章的推荐量。
最后，可以利用文章的宣传渠道，例如把文章发布到社交网站、论坛、知乎等，来推动文章的传播，从而提高文章的推荐量。
总之，原创头条文章推荐量的算法可以采用基于内容的推荐算法，分析文章的内容特征，利用用户的行为数据，以及文章的宣传渠道，来评估一篇1000汉字文章的推荐量。
