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基於大數據的抖音推薦源碼

發布時間:2023-09-24 05:39:30

⑴ 抖音他們的推薦機制是什麼他們利用了什麼演算法給我們推薦喜歡看的作品

抖音是根據大數據自動分析給你推薦你喜歡的作品,比如通過你看一個作品的時間來判斷你喜歡的類型。

⑵ 抖音運營方面的工具有哪些

史上最全54個抖音運營工具匯總,無論是賬號注冊、內容運營,還是賬號變現你都可以在本文中找到

一、賬號注冊

⑶ 抖音的推薦機制是利用的什麼原理

一、智能演算法的推薦原理

智能演算法推薦的本質,是從一個聚合內容池裡面給當前用戶匹配出最感興趣的內容。

這個內容池,每天有幾十上百萬的內容,涵蓋15s短視頻、1min長視頻、5min超長視頻。

而在給用戶匹配內容的時候,平台主要依據3個要素:內容、用戶以及用戶對內容的感興趣程度。

系統是怎麼理解我們創作的內容呢?

平台在做內容刻畫的時候,主要會依託於關鍵詞識別技術:通過提取文案、視頻中的關鍵詞,根據關鍵詞將內容進行粗分類,然後根據細分領域的關鍵詞,再對分類進行細化。

比如,視頻文案及內容的關鍵詞是「羅納爾多、足球、世界盃」。

大部分關鍵詞都屬於體育類詞彙,就會先把你的作品分到體育大類,然後根據具體的關鍵詞,再細分到「足球」、「國際足球」等二三級類目。

用戶刻畫

通過這一系列的比對、分析,系統推測還原出一個用戶的基本屬性,比如:Ta可能是一個正在旅遊的男性,喜歡足球、汽車等分類。

系統會把上述的用戶特徵,歸類為這個用戶的標簽。

用戶標簽主要分為3大類:

1)用戶的基本信息(年齡、性別、地域);

2)用戶的行為信息(關注賬號,歷史流浪記錄,點贊收藏的內容、音樂、話題);

3)閱讀興趣(閱讀行為、用戶聚類、用戶標記)。

系統根據用戶的信息和行為,對用戶進行分析計算,計算出用戶喜好的分類、話題、人物等其他信息,這樣就完成了系統對用戶的刻畫。

推薦演算法的本質

利用作品的特徵(主題詞、標簽、熱度、轉發、時效、相似度)、用戶喜好特徵(短期點擊行為、興趣、職業、年齡、性別等),以及環境因素(地域、時間、天氣、網路環境),擬合一個用戶對內容滿意的函數,它會估算用戶對每一個作品的點擊概率,然後再從系統幾十上百萬的內容流量池中,將所有的作品按照興趣由高到低排序,Top10的作品在此時會脫穎而出,被推薦到用戶的手機上進行展現。

大概就是這個樣子想學的可以私信小編

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