有关抖音 抖音资料 抖音推荐算法的三大逻辑
抖音推荐算法原理全文详解
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。
抖音算法规则
抖音算法规则摘要：一、抖音算法规则概述二、抖音推送规律及算法1.抖音账号级别与推送策略2.作品审核与评分3.流量池规则与数据挑选三、抖音热门算法逻辑1.冷启动流量池曝光2.数据挑选与热门视频推荐3.大数据算法与人工审核四、抖音运营规则算法1.去中心化流量分发2.爆款内容运营五、总结正文：一、抖音算法规则概述抖音作为当下最热门的短视频平台，其成功的背后离不开一套成熟的算法规则。
抖音算法规则主要涉及推送规律、流量池规则、热门视频推荐等方面，下面我们将对抖音算法规则进行详细解读。
二、抖音推送规律及算法1.抖音账号级别与推送策略抖音根据用户账号的级别，制定了不同的推送策略。
账号级别越高，获得的曝光和推荐机会越多。
因此，想要在抖音上获得更多的关注和播放，需要不断提高账号级别。
2.作品审核与评分在抖音，每个用户上传的短视频都会经过审核。
审核通过后，系统会根据作品的数据状况进行评分。
如果分数达到一定标准，视频就会被打上各种标签，并进入下一个流量池。
如果分数不够，视频将不会获得推荐。
3.流量池规则与数据挑选抖音的流量分发采用去中心化的方式，每个短视频都有机会获得大量的曝光。
系统会根据视频的点赞、关注、评论、转发等数据，从中挑选出各项指标超过10% 的视频，并给予更多的曝光。
三、抖音热门算法逻辑1.冷启动流量池曝光抖音会根据用户行为和兴趣，为用户分配一个冷启动流量池。
在这个流量池中，每个短视频都会获得平均曝光。
如果视频表现优秀，会被打上各种标签，并进入下一个流量池。
2.数据挑选与热门视频推荐在第二个流量池中，抖音会根据视频的点赞、关注、评论、转发等数据，从中挑选出各项指标超过10% 的视频，并给予更多的曝光。
如果视频再次表现优秀，会被推荐到更大的流量池。
3.大数据算法与人工审核抖音会通过大数据算法结合人工审核，对视频进行综合评估。
如果视频内容优质、符合平台要求，就有机会被推荐到首页，获得更多的曝光和播放。
四、抖音运营规则算法1.去中心化流量分发抖音的流量分发采用去中心化的方式，每个短视频都有机会获得大量的曝光。
抖音短视频流量推流的机制是什么
抖音短视频流量推流的机制是什么抖音短视频流量推流的机制是什么？随着短视频的迅速发展，抖音已经成为了一个非常受欢迎的平台。
抖音的用户数量不断增加，很多人都希望他们的短视频能够得到更多的流量推广。
那么，抖音短视频流量推流的机制是什么呢？首先，我们需要了解抖音短视频的推荐机制。
抖音的推荐机制是通过算法来实现的。
抖音的算法主要分为三个部分：用户画像、内容理解和推荐策略。
用户画像是指抖音通过用户的行为、兴趣、关注等信息来建立用户的画像。
内容理解是指抖音对于每一个短视频进行内容分析，包括识别人物、物品、场景、情感等信息。
推荐策略是指抖音根据用户画像和内容理解来为用户推荐短视频。
在抖音的推荐机制中，流量推荐是非常重要的一部分。
流量推荐是指抖音通过一些特殊的推荐方式将短视频推荐给更多的用户，从而提高短视频的曝光率和观看量。
那么，抖音短视频的流量推荐机制是什么呢？首先，抖音会根据用户画像和内容理解来为每一个短视频打上标签。
标签包括了短视频的主题、情感、场景等信息。
然后，抖音会根据标签来为短视频进行分类。
分类包括了热门、新秀、达人等不同的类别。
最后，抖音会根据分类来为不同的用户推荐不同的短视频。
对于新秀和达人来说，他们可以通过一些特殊的手段来获得更多的流量推荐。
比如，新秀可以通过参加抖音的一些活动来获得更多的流量推荐。
而达人可以通过拍摄更加优质的短视频来获得更多的流量推荐。
总之，抖音短视频的流量推荐机制是非常复杂的。
它需要考虑到用户画像、内容理解、推荐策略等多个因素。
如果你想在抖音上获得更多的流量推荐，那么你需要拍摄更加优质的短视频，并参加一些活动来获得更多的关注和推荐。
让你更懂抖音平台的进审推荐逻辑(1)(1)
一、了解抖音平台1、抖音规则点击抖音“我”—右上角“三横”点开—右下角“设置”—往下拉查看“关于”了解下“用户协议”、“社区自律公约”、“隐私政策”、“反馈与帮助”，初步了解抖音平台相关规则。
抖音规则在这些基础原则上是实时更新的，同时会设置一些雷区，如一些敏感词汇、无法提出论证的火热话题、对未成年人产生不良示范的、低俗不雅的等等；所以，视频内容需要正向，其余略。
2、抖音的审核逻辑①人工审核，后台视频下方有个送审按钮，推荐、不推荐都有范围。
例如：爆款视频进审（视频vv≧400W并且不推荐视频占比≧10%的账号送审）粉丝进审【新增粉丝数≧1W并且（新增粉丝数/总粉丝数）≧10%并且（不推荐视频数占比≧10%或者搬运视频数>0）的账号送审】②抖音平台会对抖音号评级分类，针对每类抖音号，分别作出不同处理。
a.搬运号：封6个月投稿、评论、直播、私信，只有登录账号的权限，并且下降所有视频b.低质号，所有视频不推荐（包括之前发的视频及以后的视频）c.广告营销号—高危：封号，下架所有视频；广告营销号—普通：所有视频不推荐（包括之前发的视频及以后的视频）d.疑似搬运：限流用户视频数<=10时，不推荐视频数>=8则送审用户视频数>10时，不推荐视频数占比>视频总数的60%时则送审搬运模型送审（搬运视频占比过大账号送审）用户视频数<=10时，搬运视频数>=3则送审用户视频数>10时，搬运视频数占比>视频总数的30%时则送审爆款进审（视频vv>=400W and不推荐视频数占比>=10%的账号送审）投稿进审（日投稿数>=20and账号当日vv>=10000的账号送审）粉丝进审（新增粉丝数>=1W and(新增粉丝数/总粉丝数)>=10%and(不推荐视频数占比>=10%or搬运视频数>0)的账号送审）万粉问题账号进审（粉丝数>1W and近一周投稿>=1and近一周不推荐视频数>=2的账号送审）挑战不通过进审（账号挑战不通过次数>=2and粉丝数>=1000）音乐不通过进审（音乐不通过次数>=2and粉丝>=30）搬运模型进审（lab那边通过查询高热视频的搬运视频，按照搬运数量和搬运视频vv 拉取top500的账号送到账号评级，细节略。
抖音推荐算法解析
抖音推荐算法解析！作为刚入行抖音的新手：对抖音的算法，规则以及推荐机制都要了如指掌。
1、抖音算法是什么？1）抖音算法就是一套评判机制。
这套机制对平台的所有用户都有效，无论是拍视频的人或看视频的人，很我们在平台上的每每一个动作都像是一个清晰的指令，平台根据这些指令来判断我们的性质。
（活跃账号，垂直领域）将我们分为优质、沉默、流失、可挽回用户等；还会判断我们是否为营销号，有没有违规操作。
2）抖音的算法是中心化的，会根据用户的喜好推送视频内容，让平台流量更加公平，这套算法是抖音必不可少的评判机制，对平台的所有用户都有效，无论是内容生产者（拍视频的人）还是内容消费者（看视频的人）。
3）用户在平台上的每一个操作都像是一个指令，平台根据这些指令来判断用户的性质，将用户分为优质用户、沉默用户、流失用户、可挽回用户等；除此之外，它还会判断用户是否有违规操作，如果有平台就会将其账号关进小黑屋；如果判定属于优质用户，平台就会给予一定的流量扶持。
2.算法有什么用？算法对于抖音最大的用处就是管理平台上的用户数据，并且根据用户的一系列反馈改进平台功能，提高用户体验的同时使平台吸引和留住更多用户，最终使平台形成一个良好的生态环境。
3.平台审核是怎么样的？当用户发布视频的时候平台会进行审核，主要是审核用户的作品有没有违规，是否出现广告、是否带水印、内容是否违规等。
如果出现，人工检测确认后，平台将会把用户的视频限流或者删除，如果没有出现任何违规现象，平台会将用户的视频推荐进入流量池。
4.抖音算法推荐机制1）智能分发：用户新发布的视频平台会根据账号的权重给予一定的初始推荐流量，初始推荐优先分发给附近的人与关注用户的粉丝，然后才是配合用户标签与内容标签进行智能分发。
2）叠加推荐：当平台将用户的作品分发给初始流量，平台会根据初始流量的反馈来判断视频的内容是否受欢迎，如果受欢迎平台会给用户的作品分发更多的流量。
怎样运营算法给我产生好处：我们既然想在别人的地盘为自己吸粉，就一定要明白别人的规则。
抖音短视频平台的内容推荐机制
抖音短视频平台的内容推荐机制近年来，短视频平台的崛起让人们的生活更加丰富多彩，其中抖音短视频平台在国内具有非常高的人气。
作为一款以短视频为主要内容的社交娱乐平台，抖音的推荐算法为用户提供了优质的内容推荐，极大地满足了用户的个性化需求。
本文将以抖音短视频平台的内容推荐机制为关键词，从推荐算法、用户行为和品牌营销三个方面解析抖音的内容推荐机制。
一、推荐算法抖音的内容推荐算法是基于深度学习的推荐算法。
它通过收集用户的观看历史、点赞、评论、分享、关注等行为，分析用户的兴趣爱好、行为习惯，然后根据这些数据为用户推荐相关的内容。
对于新用户，抖音会通过用户的注册信息，预估用户的年龄、性别、地域等属性，推荐一些热门的视频给用户，吸引用户的关注。
同时，抖音也会在用户的主页上展示一些与用户兴趣相关的话题、挑战和明星等，为用户提供更多的选择。
对于老用户，抖音会通过用户的行为数据，建立用户的兴趣画像，并根据不同的兴趣爱好、行为习惯，为用户推荐最符合其需求的内容。
此外，抖音还会根据用户的观看时长、播放率、点赞数、评论数等数据，对视频进行评价，优化推荐结果。
二、用户行为抖音的内容推荐还受用户行为的影响。
用户的观看历史、点赞、评论、分享、关注等行为会被抖音记录下来，并作为推荐算法的依据。
用户的行为会影响视频的曝光量，同时也会影响抖音为用户推荐的内容。
例如，如果一个用户在短时间内多次观看、点赞、评论同一个视频，那么这个视频就有可能被推荐给其他用户。
此外，如果一个用户经常关注某个话题、明星、博主等，那么抖音也会根据用户喜好，为用户推荐与其兴趣相关的内容。
三、品牌营销品牌营销也是抖音内容推荐的一个重要方面。
抖音上的明星、博主、网红等，都是品牌营销的重要对象。
他们通过发布与品牌相关的内容，提高品牌的知名度，吸引更多的用户。
对于品牌方而言，抖音的推荐算法可以帮助品牌将广告投放到与目标用户兴趣相关的视频中，提高广告的曝光率和点击率。
同时，抖音还提供了多种广告形式，例如抖音挑战赛、品牌挑战赛、品牌合作等，为品牌提供了更多的选择。
抖音算法机制及热门技巧
抖音热门技巧抖音它自身有一个算法机制：抖音的内容推送主要是通过机器的算法来实现的一共大概可以分成三步：第一步：上传视频之后，由机器小范围的推荐给可能会对你视频标签感兴趣的人群，差不多是20-250人数之间，计算在单位时间之内观众(audience)的评论、点赞和分享数。
具体公式是：热度=A×评论数+B×点赞数+C×分享数，系数A，B，C会根据整体的算法实时微调，大致上：C>A>B。
简单点说就是视频的完播率是很重要的，接着就是分享率大于评论率大于点赞率，这一步我们称为第一次推荐这就是我们平时为什么会看到推荐里面出现的内容，有些互动率几乎是0。
就是因为你是这个视频的第一波观众第二步：如果经过第一次推荐，你们的视频没有在目标用户中得到比较好的反馈，那么很遗憾你就只能指望下次再拍出更好的视频啦，这就是为什么你在抖音中的视频浏览数大部分都是在50-250之间的原因啦。
相反，如果你的视频经过第一次推荐得到了比较好的观众反馈，那么这时你的视频将会被推荐给更多的潜在观众，我们可以叫扩大推荐。
机制跟第一次推荐一样，但是这次触达的观众人数大概可能是1000-5000人。
以此类推。
一般来说，短视频的点赞、评论越多，播放时间越长，用户没看完就关闭的比例越低，能获得的推荐量就会越大。
达到了上面的几个条件，系统就会认为你是一个优质的视频，来给予大量推荐。
你的视频质量、趣味性、创意性、发布时间等都是影响因素，当然这里面运气也占了一部分原因。
第三步：经过前两步的设计，基本可以保证90%的视频可以科学合理的筛选出抖音的热门视频，但是考虑到一些意外情况(比如系统给你的第一波曝光受众没有弄好，导致机器把第一批推荐的目标观众搞错啦，又或者运营的人针对一些节日或者热点要人为增加热门视频)，所以你会看到抖音当中有一部分的视频上面有“精选”的字样。
这个时候就是抖音小助手的作用啦，抖音它有一个内容运营团队，专门负责跟用户互动和发现特别有意思的视频，直接设定为热门视频。
抖音千观算法公式
抖音千观算法公式抖音是一款短视频社交应用，用户可以通过拍摄和分享短视频来展示自己的才华和生活。
为了给用户提供更好的使用体验，抖音使用了一套名为千观算法的推荐系统来展示给用户最感兴趣的内容。
下面将详细介绍抖音千观算法的公式，并分析其核心原理。
R(user, video) = CTR(user, video) × P(user, video)公式中的R(user, video)代表给用户推荐一些视频的可能性，CTR(user, video)代表用户对该视频的点击率，P(user, video)代表用户对该视频的评分概率。
下面将对这三个部分进行详细解释。
1.点击率(CTR)：点击率是指用户在看到视频时进行点击的概率。
在抖音中，CTR是根据用户历史行为和视频特征进行计算的。
具体来说，CTR可以通过以下几个因素来计算：-用户兴趣：抖音根据用户过去观看的视频和与朋友互动的行为，分析用户对不同类型视频的兴趣。
2.评分概率(P)：评分概率是指用户对视频的评分概率，也可以理解为用户对视频的喜好程度。
-用户行为：抖音根据用户对视频的点赞、评论、分享和关注等行为，分析用户对不同视频的喜好程度。
-上下文信息：同时，抖音也考虑了一些上下文因素，比如用户所在的地理位置、时间、设备等，这些信息会影响用户对不同视频的评分概率。
3.深度学习模型：以上两个部分的计算结果会被输入到一个深度学习模型中，通过学习用户行为和视频特征之间的关系，来预测用户对视频的点击率和评分概率。
深度学习模型可以通过大量的数据进行训练，学习到更准确的用户兴趣和视频特征之间的关联。
总结：抖音千观算法是基于用户行为、视频特征和上下文的推荐系统，其核心公式是R(user, video) = CTR(user, video) × P(user, video)。
该算法通过分析用户的兴趣、视频的特征以及上下文信息等因素，来预测用户对视频的点击率和评分概率。