以下哪些属于集中化大数据平台外部采集数据

1开源网络监控工具：NetXMS

NetXMS提供了企业级开源网络管理和监控程序，它在Windows和Linux上有一个简单的用户界面。

NetXMS通过相对简单的安装过程为IT基础架构的所有层提供了分布式网络监控、自动化网络发现和详细报告。

此外，服务器设备和代理对于这样一个全面的产品来说是相当轻量级的。

2开源网络监控工具:PandoraFMS

定位于企业级，PandoraFMS提供了一个时尚且整洁的用户体验，提供了易于阅读的快速洞察工具以及重要的网络统计信息，例如网络状态、已上报的告警、已部署的代理数量和其他最近执行任务的列表。

PandoraFMS可以在无需外部访问的情况下执行网络诊断，这意味着用户可以更快地响应任何网络问题。事实上，FMS声称，在代理模式下的器监控系统响应速度约为10秒。

3开源网络监控工具:Cacti

最初发布于2001年，Cacti是一款开源的基于Web的网络监控和专为数据记录而设计的图形化工具。它可以用于实时显示网络数据，如CPU负载或带宽利用率。

Cacti是RRDtool的前端应用程序，RRDtool是一种用于存储实时变化数据的开源数据库工具，其使用SNMP作为其默认收集算法，但如果你喜欢本地Perl的PHP脚本，那么你也可以使用它们。

其最新版本088h于2016年5月发布，主要功能包括无限图形项目、图形自动填充支持、图形数据处理、自定义数据采集脚本、内置SNMP支持、图形模板、数据源模板、主机模板和基于用户的管理。

4开源网络监控工具:GroundWorkMonitorCore

GroundWorkMonitorCore是监控网络、应用和云计算使用情况的平台。开源版本包含最多可监控50个设备和基于社区的支持的许可证，该软件还有其对应的商业版本。

在其网络管理功能方面，GroundWork提供网络和设备的自发现和维护、拓扑、报警控制、通过API/SNMP/IPMI的数据收集和对SDN的支持等功能。

GroundWork还提供了存储管理，支持大规模的企业级供应商，如NetApp和EMC，以及从磁盘、块或对象存储的数据收集和存储缓冲以及中断可视化。

由于GroundWork的一站式网络管理方法，这种套件可能更适合那些寻找成熟品牌的大型商业和企业，而不是以开发人员为重点的工具，如BigBrother或BigSister。

5开源网络监控工具：Hyperic

VMware的Hyperic工具用于在物理、虚拟或云环境下监控Web应用程序及其性能。它适用于应用程序服务器，web服务器，数据库， *** 作系统，虚拟机管理程序，消息传递服务和目录服务器。

Hyperic提供基础架构和 *** 作系统监控，详细的报告，应用程序和中间件监控，警报和修复工作流程以及通用可扩展的API。

该网络监控工具提供了企业版本，可以提高网络警报功能，并且能更好地创建基准。

6开源网络监控工具:Observium

基于Linux的Observium是一个自动监测的网络监控工具。据该网站介绍，“该工具是由一批经验丰富的专业网络工程师和系统管理员开发和维护的，Observium是一个由用户自己设计和构建的平台。”

Observium提供社区版本和专业版，使用RRDTool进行缓冲存储和图形化功能，并具有易于使用的用户界面和报告功能。但是，它没有报告导出功能，这可能对商务应用来讲会是一个问题。

社区版本将为用户提供对所有支持设备或指标的完整自动监测功能，通过自动发现协议进行网络映射，自动识别数百种设备，并且每六个月发布一个新版本。

而专业版用户将获得所有社区版本的功能并且还将获得实时软件更新和修复功能，基于规则的自动分组功能，网络阈值和状态警报系统以及流量统计系统。

7开源网络监控工具:Zabbix

Zabbix作为企业级的网络监控工具，通过从服务器，虚拟机和网络设备收集的数据提供实时监控，自动发现，映射和可扩展等功能。

Zabbix的企业级监控软件为用户提供内置的Java应用服务器监控，硬件监控，VMware监控和CPU，内存，网络，磁盘空间性能监控。

分析解决方法：

1安装navicat，连接异常的数据库，检查用户的权限是否正常。

检查后，发现root账号的权限已经全部未设置。

2修改root权限。

调整完后，修改root密码，去掉上面添加的“skip-grant-tables”参数。

3重启数据库服务。

什么是自动化营销（MarketingAutomation）？

自动化营销（MarketingAutomation），是基于大数据统计与分析的工具和营销策略，它可在一定程度上自动执行并完成营销任务和流程。营销自动化技术发展到今天，已经被包括中美国企业在内的众多营销人员所采用，也早就被扩展到了客户的全触点和全生命周期，并协同企业的内外生态体系沟通客户。它早已不仅仅是一个效率工具，更是成为了营销人员大规模运营客户时必备的基本能力。

自动化营销工具的目标是帮助企业获得更多的销售，潜在客户，而无需雇佣更大的团队。例如，电子邮件自动化工具可能会将电子邮件发送给你的客户。你可以指定特定时间。

自动化营销工具的功能：

帮企业打通营销触点，将潜客汇集到径硕科技营销自动化平台统一管理。

1触发营销工具：

通过对用户的行为进行预测与判定，进行触发营销，自动推动用户营销旅程前进。

2内容营销工具：

包含内容的设计排版、管理、推送、标签制作与管理、效果查看的工具。

3用户行为监控、分析工具：

用户在官网、内容、落地页等页面的行为追踪、监控、分析工具。

4线索评分工具：

包括销售线索获取、打分、评级的工具。

5营销数据库：

对数据库内数据进行实时更新的自动标签、画像、分组工具。

6CRM系统对接：

实现CRM系统与平台数据的双向打通与自动完善。

1970 年，关系型数据库之父 EFCodd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。

我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？

01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念

后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：

一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。

二是开源数据库的广泛应用。

三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。

四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。

在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：

一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。

02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型

顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。

所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。

这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：

亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。

从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。

以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。

据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。

医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。

据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：

第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。

Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类 *** 作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。

Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。

智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。

DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 025%，系统可用性指标达到 9999%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。

最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。

第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。

亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。

第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。

今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。

第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习 *** 作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。

今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。

目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。

流量分散，渠道多元。想要获取流量，还真就得了解各个主流平台的流量算法。

四大主流平台抖音、小红书、知乎、视频号的流量算法底层逻辑。

一、抖音

抖音的流量算法几乎是所有流量平台中最为复杂的，当然也是流量最大的。

抖音是典型的“标签”对“标签”的平台。

如果你是用户，平台会根据你平时的浏览喜好把你的关注点拆解成大约150个标签，你能刷到哪些视频一定程度上是你的用户标签决定的。如果浏览喜好发生变化，用户标签也会随之变化，刷到的视频也会跟着标签而变化。

如果你是创作者，平台会根据你发布的内容形成创作者标签，标签数量同样是150个，如果发布内容产生变化，创作者标签也会随之变化。

创作者发布视频后，视频会根据创作者标签匹配相似的用户标签，这就是上面我们讲过的“标签”对“标签”的流量算法。

短视频匹配到用户后，会通过该视频的数据表现来衡量该视频是否值得进一步的推荐。

抖音对单个视频的推荐，会考核5个关键数据。

1）完播率

完播率=观看时间/作品时间

完播率越高，说明作品越吸引人观看，大盘的合格线通常是15%-20%左右，40%-50%以上的完播率就已经很优秀了。要想办法做高完播率，通常的方式是开头设置悬念或者引导打开评论区，拉长观看时间。

如果是新号的话，建议前期视频时长不要太长，时长越长，完播越低，除非视频质量极佳。

2）点赞率

点赞率=点赞量/播放量

点赞量越高，推荐量才会越高，第一波推荐的点赞率至少要达到3%-5%，也就是说每100个播放量，至少要有3-5个点赞。

3）留言率

留言率=留言量/播放量

留言率的数据高低跟视频类型有很大关系，不好用平均数据去衡量，但确定的是留言率表现越好，加权推荐就越高。所以，创作者可以主动在视频中或者文案、评论区引导评论，提升留言率。

4）转发率

转发率=转发量/播放量

转发率对于还在初级流量池流传的视频影响并不大，但想要突破流量层级，转发率就是很关键的指标。

5）转粉率

转粉率=关注量/播放量

也就是路转粉的比例，单条视频带来的新增粉丝率，同样是冲击高级流量池的关键数据。

抖音平台是一个巨大的流量池，抖音推荐机制是一个渔网，视频内容是鱼饵。

如果你的视频的五个关键数据都能取得较好的数据表现，那么进入到中高级的流量池继续流转的可能性非常大。

抖音的流量池有也有它的法则。视频发布后会进入冷启动池，流量通常是是300-500，一般是由粉丝+朋友+可能认识的人+少量标签匹配的用户构成，因为冷启动池的流量构成最为复杂，也是最难突破的流量池，这就要考验，你的粉丝是否精准，内容是够优质，如果关键数据达标会进入到初级流量池。

初级流量池的流量大约在1000-5000左右，同样需要继续观察视频在初级流量池的变现，如果数据继续过关，将进入中级流量池。

中级流量池就有10000以上的播放量，同理看数据表现；

高级流量池就有十万+以上的播放量了，上不封顶。

二、小红书

小红书的算法和抖音类似，也是“标签”对“标签”的流量算法。

不同的是，基于不同的用户习惯，抖音更侧重主动推荐，小红书更侧重搜索推荐。

基于小红书的平台定位，超过65%的流量来源于搜索，所以在搜索流量算法上更精细一些，所以这里侧重讲一下搜索流量算法的逻辑。

搜索结果与需求的匹配主要是核心关键词与query的匹配度，搜索结果中展示的具体内容是通过分析用户需求，找到最能命中用户需求的信息。

一篇笔记标题中的关键词可谓是重中之重，官方也明确提示：“填写标题会有更多赞哦”。

由此可见，标题是小红书官方用来识别内容属性的重要选项，想要让笔记获得更多的展现，最基础的工作就是要做好标题的优化。

我们要善用搜索的关键词、热词推荐等来帮助我们找到笔记核心词，以便能让系统识别并推荐给对应用户。

从推荐内容找核心词

推荐内容包括几个方面，搜索框置灰关键词，页面显示的历史搜索，热搜词。

1）默认提示词

点开搜索还未输入搜索词之前，平台会根据用户标签推荐默认提示词，默认提示词中存在一定量的搜索流量。

2）搜索发现（热门搜索）

热门搜索把最近一段时间被搜索次数最多的词展示出来，去引导用户看一些最近热门的内容和用户搜索量大的话题推荐，跟用户的搜素量和近期的热门话题相关。

3）补充联想关键词

补充联想关键词，即用户输入部分内容，然后系统根据这些内容联想出完整内容，自动补全关键词，通过即时匹配关键词并展示出来，增加用户的选择。我搜了显瘦，平台就给我推荐了关于显瘦的几个关键词推荐。

考虑热词排序是综合展示的结果。除了笔记数外，“热词” 的热度排序可能还牵涉到两个方面的因素：用户主动搜索的频率，以及笔记本身被系统推荐的热度。

搜索之后，系统根据搜索词进行算法匹配，把所有结果都展示出来。而如果这个关键词是相关品类中范围比较大的词汇，那么就能看到在界面上半部分有一些专门的标签词汇提供分类筛选的功能。这种方式对于用户无目的搜索的体验会更好。同时将最热门的笔记排在前面，这种搜索结果的展示形式以及筛选条件，目的都是为了缩小选择范围，帮助用户快速选择。

关于关键词的选择有以下几点值得注意：

1）小红书的热搜推荐是平台短期流量内容的标识；搜索提示关键词、筛选热门是长期流量所在，来源于小红书真实的用户数据分析和总结。

2）一定要优先选择竞争度小流量大且比较精准的关键词，避免选择宽泛的关键词。

3）学会反推关键词。确定笔记主题及关键词后，要去反推希望用户用什么关键词能搜到自己的笔记，考虑如果自己去搜这类笔记会用哪些常见关键词去搜。

4）在笔记标题、正文、话题、评论等位置合理的布局关键词，有助于笔记被收录及精准推荐。避免堆砌关键词，堆砌关键词会被系统判定为广告，长期这样 *** 作，账号会被系统降权。

三、知乎

首先是针对搜索流量，知乎的搜索排名其实跟搜索引擎是有类似的，内容需要先进行收录，然后才能提升搜索词排名。

一方面需要看内容和搜索关键词的匹配度，匹配度越高，收录的概率也就越大；另一方面，优质账号的权重更高，能够获得的搜索词排名也会更高；最后，内容的热度也会影响搜索排名，总之越热门的内容排名会更加靠前。

当然，搜索还涉及到问题下回答的排名，一般来说，搜索词收录该问题后，会抓取问题下其中一条高赞的回答展现，除此之外，因为用户的习惯一般会参考不止一条回答，那么该问题下自然排序第一的回答，也有更大的曝光概率。

所以，如果能够实现搜索词+问题下的排名都非常靠前，那么流量自然就会更好；如果不能实现两者均很靠前，那么起码要实现有一条在靠前的位置。

第二是针对推荐流量，推荐流量是通过知乎的推荐算法，然后将内容推送给用户。

一般来说，推荐算法会先将内容推送给一小部分人，然后收集反馈数据，如阅读完成率、赞同率、互动数据等，来判断这条内容是否值得持续推荐。

第三是针对热榜流量，热榜是知乎的全站实时热门内容合集，其维度主要是看24小时的浏览量、互动量和领域权重来计算。

想要内容上热榜，那就必须要在短时间内有大量的领域内用户参与互动，形成不错的声量后，内容自然热度就提升上去了。

当然，针对视频类内容，其分发机制跟推荐类似，而且有单独的榜单支撑，参考即可。

第四是综合算法，和头条、抖音等平台不同的是，知乎采用的是威尔逊算法，即根据内容的点赞、反对、收藏等数据，按照威尔逊公式来决定内容的推荐和排名。

u代表内容的赞同数，v代表内容的反对数，p则代表内容的赞同率=赞同数/（赞同+反对），而Z则是与权重相关的数字。

算法公式虽然很复杂，但大家只需要记住最核心的一点：赞同率比赞同数重要，反对率比赞同率重要。

和其他内容平台不相同的是，除了点赞和互动，知乎用户还可以给不同意的内容点反对票，而反对票数一定程度上将会影响回答排名。

四、视频号

微信视频号和其他流量平台的算法完全不同，视频号的分发机制是基于社交推荐和个性化推荐。

1）社交推荐

社交是微信生态的先天基因，所以对于微信视频号来讲，社交关系链同样非常重要，比如你的好友发布和点赞的内容，会优先推荐。一个作品，你的好友点赞收藏互动多的话，你的阅读量曝光量就会上升，相反，如果非好友进行点赞收藏的话，对于你作品的曝光低于好友点赞收藏。

所以，你微信好友的点赞收藏互动对于作品提升权重有很大的影响。

其实这个就跟公众号的“在看”和“点赞“的逻辑相似，比如你给某个文章（视频）点了“在看”，你好友将会在微信“看一看”刷到这个文章（视频），你好友点赞了，他的好友也可能会刷到这个作品，以此类推。

2）个性化推荐

指的是系统会根据用户的日常行为、活动轨迹和兴趣、职业、年龄等标签，通过一系列大数据算法，推测出用户可能喜欢的内容。因为微信本身就拥有11亿的超级用户画像和各种算法机制作为参考。

不过目前由于微信视频号尚处于热启动阶段，目前数据库并不全面，采用的数据源都是从微信大盘抓取，算法基本会采用兴趣标签+定位+热点+随机推荐。

所以无论是发视频还是发，添加话题和定位更有助于个性化推荐。这一点跟抖音的推荐算法有点相似，只不过目前还不够成熟。

3）去中心化的推荐算法

视频号虽然是基于社交推荐，但每个人的社交关系链毕竟有限，当一个作品已经在完整的社交关系链获得了展现且取得了较好的数据表现后，视频号会进行社交关系链以外的扩大推荐，逻辑类似于抖音的“标签”对“标签”，这里不做过多延展。

以上就是抖音、小红书、知乎、视频号的流量算法，相信大家仔细阅读后会对四大平台有新的了解和认识，如果还有不明白需要交流的地方欢迎来找我交流。

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