抖音的推荐机制是利用的什么原理？

一、智能算法的推荐原理

智能算法推荐的本质，是从一个聚合内容池里面给当前用户匹配出最感兴趣的内容。

这个内容池，每天有几十上百万的内容，涵盖15s短视频、1min长视频、5min超长视频。

而在给用户匹配内容的时候，平台主要依据3个要素：内容、用户以及用户对内容的感兴趣程度。

系统是怎么理解我们创作的内容呢？

平台在做内容刻画的时候，主要会依托于关键词识别技术：通过提取文案、视频中的关键词，根据关键词将内容进行粗分类，然后根据细分领域的关键词，再对分类进行细化。

比如，视频文案及内容的关键词是“罗纳尔多、足球、世界杯”。

大部分关键词都属于体育类词汇，就会先把你的作品分到体育大类，然后根据具体的关键词，再细分到“足球”、“国际足球”等二三级类目。

内容刻画

关键词提取原则：

1）高频词原则：系统从作品、文案中提取高频出现的词汇；

2）独特性规则：大部分文案、内容出现的词，不会被认为是关键词。

比如虚词（的、地、得、而、对于……）；

比如转折词（虽然、但是、因为、所以……）。

独特性原则

怎么才能让系统更好的识别我们的关键词呢？

1）避免使用非常规词。比如：活久见、城会玩、腿玩年、DBQ……

2）名人/地名用全程，不用缩写或外号。比如：詹姆斯vs詹皇，广西、广东vs两广地区，香港、澳门vs港澳……

3）多用具有代表性的实体词。实体词就是一些名词和代词，比如人名、地名、公司名称等。

例如：《流动着的舞台，街头中的故事》，在这个文案中，我们很难提取出有意义的实体词，我们对它进行优化：《印度就是脏乱差？这组图片让你看清印度的另一面，与想象中大不同》

优化后，我们这个就能提取出“印度”这个实体词，知道是跟印度有关的内容，进一步提取，还会发现“脏乱差”、“图片”这些有意义的词汇。

系统是怎么理解用户的？

为了更好的理解用户需求，系统会从多个角度进行用户画像：

1）历史浏览信息（从作品文案、内容中的关键词提取）

2）身份标签（兴趣标签、职业、年龄、性别、机型……）

3）环境特征：根据他们当前的环境（工作、通勤、旅游、娱乐场所、休息……），确认用户的状态

用户刻画

通过这一系列的比对、分析，系统推测还原出一个用户的基本属性，比如：Ta可能是一个正在旅游的男性，喜欢足球、汽车等分类。

系统会把上述的用户特征，归类为这个用户的标签。

用户标签主要分为3大类：

1）用户的基本信息（年龄、性别、地域）；

2）用户的行为信息（关注账号，历史流浪记录，点赞收藏的内容、音乐、话题）；

3）阅读兴趣（阅读行为、用户聚类、用户标记）。

系统根据用户的信息和行为，对用户进行分析计算，计算出用户喜好的分类、话题、人物等其他信息，这样就完成了系统对用户的刻画。

推荐算法的本质

利用作品的特征（主题词、标签、热度、转发、时效、相似度）、用户喜好特征（短期点击行为、兴趣、职业、年龄、性别等），以及环境因素（地域、时间、天气、网络环境），拟合一个用户对内容满意的函数，它会估算用户对每一个作品的点击概率，然后再从系统几十上百万的内容流量池中，将所有的作品按照兴趣由高到低排序，Top10的作品在此时会脱颖而出，被推荐到用户的手机上进行展现。

大概就是这个样子想学的可以私信小编

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