抖音的推荐机制算法深度剖析

抖音背后的算法和推荐系统的剖析抖音是一款风靡全球的短视频应用，据统计，截止2021年1月，抖音全球用户已达到10亿，其中海外用户占比超过三分之一。

抖音的火爆背后离不开其强大的算法和推荐系统。

本文将对抖音背后的算法和推荐系统进行剖析。

一、抖音的算法和推荐系统抖音的算法和推荐系统主要包括两个核心组成部分：内容分发和用户洞察。

1. 内容分发内容分发是指如何将内容分发到用户的视野中。

抖音的内容分发主要采用基于大数据和机器学习的推荐算法，其核心是用户行为分析和视频的标签、特征提取。

具体流程如下：(1) 数据采集：抖音每天会收集数十亿条用户的视频浏览、点赞、评论等数据，同时还会收集视频的标签、特征等数据。

(2) 数据预处理：抖音会对采集到的数据进行清洗、去重等预处理工作。

(3) 特征提取：基于采集到的数据，抖音会提取视频的标签、特征等数据，如：颜色、长度、背景音乐、文字、物体等。

(4) 模型训练：抖音会基于机器学习算法，如深度学习、卷积神经网络等，训练一个个性化推荐模型，该模型可以根据用户的历史行为和当前视频的标签、特征等信息，预测用户是否会喜欢该视频，然后将合适的内容推荐给用户。

(5) 推荐评估：为了评估推荐算法的效果，抖音会采用AB测试等多种方式，对不同的推荐算法进行评估，较好的算法可以优先竞争资源。

2. 用户洞察用户洞察是指通过收集、分析和理解用户行为，了解用户需求和喜好，从而提供个性化的推荐服务。

用户洞察主要分为两种方式：一种是用户行为分析，通过分析用户的点击、播放、点赞、评论等行为，了解用户的兴趣和行为习惯；另一种是用户画像分析，通过分析用户的年龄、性别、地域、职业等信息，深入了解用户需求和偏好。

抖音通过这两种方式，不断优化其算法和推荐系统。

二、抖音算法和推荐系统的特点1. 大数据支撑抖音的算法和推荐系统离不开大数据的支撑，其每天收集的数据量达到十亿级别。

只有通过大数据处理和分析，才能了解用户行为和提取视频特征，同时也需要大数据的支持来训练算法模型。

抖⾳推荐算法原理全⽂详解抖⾳推荐算法原理全⽂详解本次分享将主要介绍今⽇头条推荐系统概览以及内容分析、⽤户标签、评估分析，内容安全等原理。

⼀、系统概览推荐系统，如果⽤形式化的⽅式去描述实际上是拟合⼀个⽤户对内容满意度的函数，这个函数需要输⼊三个维度的变量。

第⼀个维度是内容。

头条现在已经是⼀个综合内容平台，图⽂、视频、UGC⼩视频、问答、微头条，每种内容有很多⾃⼰的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。

第⼆个维度是⽤户特征。

包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式⽤户兴趣等。

第三个维度是环境特征。

这是移动互联⽹时代推荐的特点，⽤户随时随地移动，在⼯作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。

结合三⽅⾯的维度，模型会给出⼀个预估，即推测推荐内容在这⼀场景下对这⼀⽤户是否合适。

这⾥还有⼀个问题，如何引⼊⽆法直接衡量的⽬标？推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的⽬标，能够⽤模型直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。

但⼀个⼤体量的推荐系统，服务⽤户众多，不能完全由指标评估，引⼊数据指标以外的要素也很重要。

⽐如⼴告和特型内容频控。

像问答卡⽚就是⽐较特殊的内容形式，其推荐的⽬标不完全是让⽤户浏览，还要考虑吸引⽤户回答为社区贡献内容。

这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。

此外，平台出于内容⽣态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本⾝⽆法完成，需要进⼀步对内容进⾏⼲预。

下⾯我将简单介绍在上述算法⽬标的基础上如何对其实现。

前⾯提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是⼀个很经典的监督学习问题。

可实现的⽅法有很多，⽐如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。

抖音运营的四大机制今天运营交流群里，有很多初学抖音的朋友来问我类似这样的问题，对于新手来说，这的确是一个难题。

视频播放量仅仅有三五百，其实并不是你账号本身有问题，而是你对抖音的推荐机制并不了解。

今天，我想和大家分享Tik Tok手术的四个推荐机制。

一、抖音运营的四大机制1、抖音的审核机制：去中心化什么叫去中心化呢？简单来说，任何人都可以在互联网上发表自己的观点或创造原创内容，共同生产信息。

抖音就是一个典型的去中心化的平台，这也意味着任何用户都是可以通过抖音这个平台展现自己，都是有机会成为拥有百万粉丝的大咖！只要产出原创内容、作品受欢迎，就会有越来越多的人关注。

2、抖音的权重机制：智能分发智能配送是Tik Tok机制的一大亮点！无论你要做什么类型的账号，平台会根据账号的权重来对你新发布的视频给予一定的初始推荐流量；优先推荐给附近的人与账号本身的粉丝以及你关注的人，之后是根据分析平台所有用户的标签以及你内容的标签进行初始的智能分发；接下来就是等待推荐后的反馈了，不然你的工作已经进入冷启动状态了！3、抖音的推荐机制：叠加推荐第二点提到了初始流量分发，先把作品推荐给部分用户，然后等待用户反馈结果，从而来判断这条内容是否受到用户的欢迎。

如果在这条作品在初始分发后反馈给平台的结果是受欢迎的，那么平台会把这条作品进行二次分发，此次分发的流量覆盖会更多、更广泛，这也是作品能否上热门的关键点之一；反之，如果初始反馈没有效果，那也就不会得到平台的二次推荐了！4.抖音的推荐流量池：逐步加大流量抖音的流量池有着等级之分的：低级流量池、中级流量池、高级流量池，不同权重的账号会被分配到不同的流量池，当然也就意味着将会获得不同的推荐量！帐户分配的级别取决于发布内容的受欢迎程度。

对于新账号来说，前5个作品的反馈数据非常重要，平台会根据这5条作品的反馈数据进行分析，来确定账号内容的质量，再进行分配到相应的流量池中！也可以说，前5个作品可以决定账号能否做起来。

抖音热门机制算法详解今天这节分享抖音热门机制算法，我们首先来看抖音算法的原理图（打个比方：）一个新视频发布后，会先系统检测是否违规，如果违规，就会做删除视频，或者封号处理、是否封号主要看你账号的违规程度，一般情况下只是删除视频。

如果没有违规，作品上传成功之后，会同时推荐给300个在线用户推荐，这300个就是初始的流量池，这300人产生的点赞、评论、完播（把视频看完）、分享的数量达标之后，就会进入代推荐列表，进行人工审核。

如果人工审核有问题，就会将作品屏蔽只能自己看到或者删除。

如果人工审核也没有违规，就会进一步往更大的流量池推荐，比如说，同时给3000人推荐，达标后再进一步推荐给1万人，以此类推抖音的推荐机制，前面的课程也说了，是给你的作品打上标签，给用户打上标签，然后把合适的内容，推荐给对应的人，比如你的作品是服装搭配的分享，系统就会把你的作品推荐给喜欢看服装搭配的人。

接下来我们继续讲抖音账号权重的算法。

通常来说新注册的一个账号，她的前五个作品非常重要，她能够决定你这个账号初始的权重和你账号的标签，因为你新账号没有发布过作品，开始是没有标签的，所以最初你发布的这几个作品会给你的账号打上标签，然后才能把你的作品推荐给相应标签的人根据他们的反馈再一级一级的往更大的流量池去推荐，当然如果你不能进入到下一个流量池那就直接刷掉，所以说如果你前5个视频发布出来以后比较受粉丝欢迎，同时内容也是比较垂直的就非常容易上热门了下面继续说一下热门账号的标准，权重区间是如何划分的首先我们来说第一种，僵尸号账号连续发布一周作品，她的播放量一直都在100以下，基本可以判定这个账号是僵尸号了，僵尸号基本可以判定是个废号，一般我们建议直接换号，出现这样的情况一般是我们没有做好养号的步骤，也可能是账号本身或者你的手机号各方面的原因造成的！第二种最低权重号最低权重号怎么判定呢？如果你的账号连续一周的作品播放量都在在100-200之间就属于最低的权重号，最低的权重号她只会被推荐到D级的流量池，如果说你连续半个月的作品播放量都没有突破的话，她就会被降为僵尸号，也就会变为废号。

抖音的算法推荐特点分析抖音的算法推荐特点分析近年来，抖音以其独特的短视频形式和个性化推荐系统，迅速在全球范围内成为了一款极其流行的社交媒体平台。

其成功的背后，离不开抖音算法的支撑与不断的优化。

本文将通过对抖音的算法推荐特点进行分析，探讨其对用户体验和用户粘性的影响。

一、用户数据获取和分析抖音的算法推荐系统的核心是用户数据的获取和分析。

抖音通过用户主动上传短视频以及观看、转发、评论等操作，收集了大量的用户行为数据。

这些数据包括用户的性别、年龄、地理位置、兴趣爱好等，为抖音的算法推荐提供了基础数据。

通过对用户数据进行深度分析，抖音算法可以准确了解用户的喜好和偏好，从而精确推荐用户感兴趣的内容。

例如，通过分析用户观看过的短视频，算法可以了解用户喜欢的视频风格、内容类型、主题等信息，从而更好地为用户推荐相关内容。

二、内容特征提取和相似度计算抖音的算法推荐系统通过提取短视频的内容特征，并计算不同视频之间的相似度，来寻找和用户喜好相似的内容。

这种内容特征提取和相似度计算的方式是通过深度学习等先进技术实现的。

首先，算法会将用户历史行为数据进行分析，找出用户经常观看的内容特征。

然后，通过提取短视频的视觉特征、音频特征以及文本特征等，将视频转化为特征向量。

最后，通过计算不同视频之间的相似度，筛选出和用户喜好相近的内容作为推荐。

这种内容特征提取和相似度计算的方式，能够较好地捕捉用户的兴趣和偏好，提供个性化的推荐内容，从而增加用户的满意度。

三、用户行为反馈和实时优化抖音的算法推荐系统不仅仅是根据用户历史行为数据进行推荐，还会根据用户实时行为反馈和实时优化。

当用户观看、点赞、评论、分享等行为发生时，算法会即时获取和分析这些行为数据，并根据用户的反馈进行推荐结果的调整。

例如，当用户观看一段短视频时，如果用户观看的时间较长、重复观看或者进行点赞、评论等互动操作，算法会将这些行为视为用户对该视频的喜爱，进一步推荐类似内容给用户。

玩抖音，很多朋友以为视频数量到了，就容易上热门，但是如果用户不喜欢，发再多都没用。

热门是有一套算法，符合算法就容易上，不符合就不上，而这套算法就是由用户行为数据决定的。

很多人玩抖音，以为玩抖音就是发视频就可以了，真是这样吗，玩过一段时间就会生有体会，没推荐，没流量，突然提示违规了，一切都很被动。

为什么别人的视频就上热门，为什么你的就是不热门，没人看，决定这一切的就是抖音平台对内容的推荐算法。

上热门很多新手都以为是平台给的，其实是你的粉丝决定的，这篇文章来详细解析。

什么是算法：可以理解为，抖音对上热门的评判标准，其实，对于个人来讲，这是一个好事，算法可以让很多小白，即使没有任何背景的个人和大号，明星在同一个起点上，都靠内容来说话，抖音不管你是谁，就这么简单。

所以，玩抖音某方面也可以说就是做用户喜欢的内容，决定热门的，不是平台而是你的客户，看完先的文章就明白了。

在抖音算法面前人人平等，只看作品，不看人。

每个人都有机会在上面“露脸”，都有机会获得大的曝光率。

在抖音，如果视频没热门，等于视频没流量、也就没人关注，那就更别谈什么精准引流、卖货了。

做抖音别想着走捷径，踏踏实实创作与定位领域相关的优质内容才是王道。

这是获得抖音平台海量推荐核心标准，我们必须研究透彻抖音的推荐算法。

在讲解抖音推荐算法之前，先说说抖音推荐算法的好处，明白了好处，你就清楚抖音15秒内容应该朝着哪些方向去制作。

我们只需要知晓抖音的推荐算法，然后我们围绕着算法制作优质的15秒视频内容即可，不断的去优化15秒内容即可，流量会越来越大。

抖音推荐算法的好处：①让每一个有能力做出优质视频的抖音创作者，得到了跟百万粉丝、千万粉丝大号公平竞争的机会，不会因为你刚来，就遏制你。

②遏制了垃圾视频的发展（搬运+用户不喜欢的），要么限流，要么直接干掉。

③放任优质视频的传播（原创+用户喜欢），尤其是垂直定位的抖音号更受用户欢迎，受到平台的优待。

④帮助真正想玩抖音的人优化视频，获得更大的曝光量，想办法帮助优质作者涨粉、赚钱，各种福利政策奖励给抖音作者。

抖音让每个人都有机会爆红，可为什么别人玩抖音，就能轻松获得10w+点赞，而你怒拍几十上百就是不热门。

抖音的游戏规则是什么，推荐算法怎样的！那么这就必须了解算法背后的逻辑：流量池，叠加推荐，热度加权及用户心理追求。

我们只需要知晓抖音的推荐算法，然后我们围绕着算法制作优质的15秒视频内容即可，不断的去优化15秒内容即可，流量会越来越大。

在讲解抖音推荐算法之前，先说说抖音推荐算法的好处，明白了好处，你就清楚抖音15秒内容应该朝着哪些方向去制作。

在抖音平台，哪怕你没有任何名气，没有一个粉丝，完全零流量，也可以在很短的时间内打造出一个100万精准粉丝的大号。

只要你做出了视频，抖音平台都会自动分配精准流量给你，为我们带来大量的曝光度，收割大量的粉丝和关注度。

抖音推荐算法的好处：①让每一个有能力做出优质视频的抖音创作者，得到了跟百万粉丝、千万粉丝大号公平竞争的机会，不会因为你刚来，就遏制你。

②遏制了垃圾视频的发展（搬运+用户不喜欢的），要么限流，要么直接干掉。

③放任优质视频的传播（原创+用户喜欢），尤其是垂直定位的抖音号更受用户欢迎，受到平台的优待。

④帮助真正想玩抖音的人优化视频，获得更大的曝光量，想办法帮助优质作者涨粉、赚钱，各种福利政策奖励给抖音作者。

那抖音是如何推荐作品的，也就是我们作品上热门的原理是什么，这里给大家讲解一下：①流量池②层层推③时间性这个是我自己总结的经验，后面会随着我们的实战测试，不断的总结抖音推荐算法，到时候我们都会写出文章、做出视频。

①流量池不知道我们玩过抖音的朋友发现没，刚刚发布的作品都会有那么几百个播放量，这个是抖音自动为我们的作品分配的流量，所以不管你发布作品的好坏，只要不违规，通过了，多少都会有人观看（播放量），这个我们就叫做流量池。

要想让我们的流量池的流量越来越大，说白了，核心就是15秒抖音内容，这个我们在后面单独一篇文章为大家讲解抖音15秒内容运营。

很多粉丝发现，自己的作品最开始是几百个播放量，后面越来越少，甚至没有，这个要么是我们作品违规，要么作品质量太差，慢慢可能就会降低推荐，缩小流量池，甚至是0播放量。

抖音内容推荐算法及热门技巧抖音是一款热门的社交媒体应用，拥有庞大的用户群体和大量的内容创作者。

为了能够在这个竞争激烈的平台上获得更多关注和曝光，了解抖音的内容推荐算法以及一些热门技巧是非常重要的。

内容推荐算法抖音的内容推荐算法是基于机器研究和人工智能技术构建的。

它通过分析用户的行为、喜好和互动来提供个性化的推荐内容。

以下是抖音内容推荐算法的几个关键要素：1. 用户画像：抖音会根据用户的性别、年龄、地理位置等信息建立用户画像，这有助于更准确地推荐适合用户的内容。

用户画像：抖音会根据用户的性别、年龄、地理位置等信息建立用户画像，这有助于更准确地推荐适合用户的内容。

用户画像：抖音会根据用户的性别、年龄、地理位置等信息建立用户画像，这有助于更准确地推荐适合用户的内容。

2. 行为分析：抖音会分析用户浏览、点赞、评论和分享等行为，了解用户的兴趣和偏好，并根据这些数据调整推荐策略。

行为分析：抖音会分析用户浏览、点赞、评论和分享等行为，了解用户的兴趣和偏好，并根据这些数据调整推荐策略。

行为分析：抖音会分析用户浏览、点赞、评论和分享等行为，了解用户的兴趣和偏好，并根据这些数据调整推荐策略。

3. 相似度匹配：抖音会根据用户过去的行为和喜好，找到和他们相似的其他用户，借鉴他们的兴趣和互动，将相关的内容推荐给用户。

相似度匹配：抖音会根据用户过去的行为和喜好，找到和他们相似的其他用户，借鉴他们的兴趣和互动，将相关的内容推荐给用户。

相似度匹配：抖音会根据用户过去的行为和喜好，找到和他们相似的其他用户，借鉴他们的兴趣和互动，将相关的内容推荐给用户。

4. 多样性：为了保持内容的多样性和新鲜感，抖音会在推荐中引入一定的随机因素，不仅仅局限于用户的偏好。

多样性：为了保持内容的多样性和新鲜感，抖音会在推荐中引入一定的随机因素，不仅仅局限于用户的偏好。

多样性：为了保持内容的多样性和新鲜感，抖音会在推荐中引入一定的随机因素，不仅仅局限于用户的偏好。

什么是算法机制算法机制好比“植物生长规律”，你可以通过"改造种子，肥料，种植环境"等外来因素去影响他的生产结果，比如缩短生长周期，量产等。

但是却改变不了他生长环节，种子→萌发→结果环节还是一样一环不能少。

为什么了解算法机制那么我们学习算法机制的目的，并不是忽略作品的质量问题，去通过外力去揠苗助长。

这不是我的本意，我的目的要学会做一个懂得触发机制的人去让内容符合算法。

作品好比种子，植物能不能量产以及结果品质好不好取决的是种子，非肥料，非土壤。

我们需要根据算法机制去调整作品细节，让作品能触发机制后快速上升最大化。

带有算法机制下的场景变化在这里不得不说“头条系"，如今“头条系”产品已经成为自媒体用户最活跃并体量庞大的巨头平台。

他的特色就是“以用户为中心”，只推送你喜欢的内容，从初期适应用户需求到精确满足用户需求的目标，从而实现内容定制化。

如果你被一个娱乐类型的文章或者视频所吸引并点击阅读，之后你的内容主页就可能被定制成了娱乐类型。

而在外后的过程中机器算法，会不断细分采集并记录你的行为标签，从而让你喜欢看的内容越来越精准，可能最后细化到只给你推送”某个明星“的相关新闻或者视频。

算法机制下的内容定制，等于为用户找一个“懂你的另一半”。

抖音算法的原型上图就是整个算法机制的样子，其实真正的原型远远不止这些，仅仅只是把前端的原型画了出来，而我们了解这些就已经足够了。

整个流程总共分三部分：给内容贴标签，给人物贴标，按照标签智能个性化推送。

给内容贴标签那么头条系的内容标签库会如何打呢？内容类目下图为2015年今日头条透露出来的一份数据报告，表达是男性与女性关心的主要内容类目基因算法这个标签类目算是头条系的母类目，那么作为头条系的“孩子“抖音，必然遗传了头条系“爸爸”原始基因并在细化非常多的小标签，比如娱乐，可以细化到"XX明星结婚”的标签。

给人物贴标签用户画像平台会根据用户在使用App的习惯进行分析行为路径，再进行贴标签，再继续优化标签。