抖音海外版TikTok揭秘短视频推荐算法的工作机制,抖音的推流机制

抖音海外抖音揭示短视频推荐算法工作机制

抖音海外版《抖音》火遍全球，凭借精准的视频推荐和社交属性，成为中国科技公司出海的绝佳案例。

与其他社交媒体平台和应用一样，抖音的主要竞争点在于个性化算法推荐。然而，抖音推荐系统的幕后工作模式对外界来说一直是个谜。

今天，抖音在海外官方博客上发表了一篇文章，详细介绍了推荐算法的工作机制，以及如何对用户进行加权运算，实现精准推荐。

总的来说，抖音的推荐算法是基于输入因素的，这有点类似于YouTube衡量和监控参与度的方式。人们与应用程序的交互方式、他们发布的评论或他们关注的账户都会影响推荐。比如，如果有人只关注可爱的动物账号，只对与动物相关的短视频点赞或评论，那么抖音会提供更多这样的视频。

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哪些行为和信息在推荐系统的计算范围内

如今，不仅是抖音，任何社交平台上都使用推荐系统。这些系统每天向我们推荐各种服务。从购物到流媒体再到搜索引擎，个性化体验也得益于推荐系统的逐步完善。

一般来说，推荐系统会在考虑到用户的偏好后做出初步的内容建议，这些偏好是从用户与应用的交互中推测出来的，比如发表的评论或关注的账号。这些都有助于推荐系统深入评估用户的偏好。

在抖音上，For You反映了每个用户的不同偏好。该系统可以通过基于各种因素对视频进行排名来推荐内容。从注册成为新用户开始，它就根据用户的行为逐渐调整，最终生成个性化的For You系统。

这些用户行为包括以下几个方面:

用户互动:喜欢或分享的视频、关注的账号、发布的评论和创建的内容；

视频信息:包括字幕、声音、主题标签等详细信息；

设备和帐户设置:包括语言首选项、国家设置和设备类型。

这些信息都是经过推荐系统的处理，然后根据用户的价值进行加权。根据兴趣强度的指标，比如用户是否从头到尾观看长视频，或者视频的观看者和创作者是否都在同一个国家/地区等。，强有力的指标将获得更大的权重。

但是，可能会出现一个账号的关注者较多，导致观看次数较高的情况。所以在推荐的时候，关注人数和账号之前是否有过高质量的推荐视频都不在推荐系统的计算范围之内。

官方指南:如何为自己定制个性化内容

如果你刚到抖音，你应该如何培养自己的推荐系统在这篇博客中，抖音也给出了官方指南。

首先，注册成功后，会要求新用户选择感兴趣的类别，比如宠物或者旅行，并根据这些标签进行初始内容推荐。当然，如果你固执到不选择感兴趣的标签，系统会优先推荐热门视频。

但是，无论是前者还是后者，随着系统对你的内容偏好了解的越来越多，推荐机制也会越来越精准。

在这个基础上，每一次交互也会帮助系统理解兴趣，进行内容推荐。也就是说，管理For You推荐系统最好的方法就是多使用软件。

除了参与推荐内容，影响For You系统的因素是多维的。例如，在“发现”页面上探索主题标签、声音、效果和趋势主题都是定制您的体验和为算法添加新内容的方式。

当然，所有的算法肯定都会失算，抖音平台上注册了很多兴趣和观点不同的创作者。当算法推荐一个你不感兴趣的视频时，只要按住视频，点击“不感兴趣”即可。您也可以选择不观看指定创作者的视频，或报告不符合抖音社区指南的视频。这些行为也会影响未来的内容推荐。

当算法系统被训练得足够了解自己的时候，它就面临一个新的问题，信息茧房，或者说过滤气泡。为了打破这个“泡沫”，除了已知的有趣内容，系统还会穿插其他类型的视频，这些视频可能包括与你兴趣相同的用户感兴趣的视频，但不会有之前被标记为垃圾的视频。

有时候你可能会在推荐的视频中看到与你的兴趣无关的视频或者引来大量赞，这也是推荐方法的重要组成部分。为你添加各种视频将使你有更多的机会浏览新的内容类别，发现新的创作者，同时表达你的观点和意见。通过这种方法，系统可以更好地了解广大受众中的热点话题，为其他用户提供更好的体验。

在安全性方面，如果内容中有不雅信息，系统会做出“如果将视频推荐给普通观众，可能会有震撼”的判断，之后就不会推荐该视频了。同样，刚刚上传或正在审核的视频，以及垃圾内容，将没有资格推荐。

可以想象，开发和维护推荐系统是一个长期的过程。用户、研究和数据的反馈对推荐系统的准确性有重要影响，也有助于调整模型，重新评估推荐因子和权重。

许多用户试图找出如何播放抖音以获得更多的观看次数，最终这一切都归结于算法推荐工具。现在，抖音又开始了。我想知道你是否为这个机会做好了准备。