抖音算法知多少?

1算法原理

抖音的算法,其實是一個漏斗機制,跟今日頭條的去中心化的推薦算法原理基本一致。

01算法步驟:

冷啟動流量池曝光

假設每天在快手上有100萬人上傳短視頻,抖音會隨機給每個短視頻分配一個平均曝光量的冷啟動流量池。比如,每個短視頻通過審核發出後,平均有1000次曝光;

數據挑選

抖音會從這100萬個短視頻的1000次曝光,分析點贊、關注、評論、轉發等各個維度的數據,從中再挑出各項指標超過10%的視頻,每條再平均分配10萬次曝光。然後再去看哪些是點贊、關注、轉發、評論是超過10%的,再滾進下一輪更大的流量池進行推薦。

精品推薦池

通過一輪又一輪驗證,篩選出來點贊率、播放完成率、評論互動率等指標都極高的短視頻才有機會進入精品推薦池,用戶打開時,看到的那些動輒幾十上百萬點贊量的視頻就是這麼來的。


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