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抖音的算法是如何推荐的?

日期:2019-12-10 作者:


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用算法分发内容,今日头条可以算是国内首创,或者说是最佳应用案例。整个字节跳动都是算法驱动的,抖音也不例外。


字节跳动曾经用一个30多页的PPT公开过他们的算法原理,今日头条的高级产品经理闫泽华也写过一本《内容算法 把内容变成价值的效率系统》,都非常清晰的讲了今日头条的分发逻辑,我这里把他们的内容精简后梳理给大家。十分推荐大家去看这两个资料,算法分发时代和之前的搜索时代、订阅时代逻辑是完全不同的,而算法分发是未来。


抖音算法是如何推荐的

算法推荐的前提可以归结为一个词:断物识人。


只有当算法知道了内容的属性和人的喜好,才能做匹配。在图文时代,识别一篇图文内容,可通过文本分析和图片识别的方式来辨别,结合文章作者的属性,可以对文章有一个大概的判定。对于用户,可以通过他的基本信息和他的阅读习惯判断出来。


一旦完成了内容语义的识别和用户兴趣的判断,把内容推荐到指定用户的面前就可以了。为了判断内容的价值和优化推荐的准确性,头条会分级别的推荐,这也就是大家常说的500、1000流量池概念。


这是推荐的基本逻辑,要做到准确高效的分发需要更多算法原理的结合。对于头条系的产品来说,协同过滤是其中非常重要的一个推荐原理。


协同过滤分为基于人的协同过滤和基于物的协同过滤两种,对于抖音来说,因为视频内容识别起来没有图文那么简单,所以基于人的协同过滤占比更大一点。接下来说抖音的“以人为本”。


抖音代运营以人为本

先举个例子:A和B具有相同的喜好,系统会把A喜欢的视频推荐给B,因为从“人以群分”这个角度B应该也喜欢。这就是协同过滤的基本原理。


抖音的推荐逻辑中,基于人的协同过滤占了很大比例,所以才会出现越是被人点赞的视频会得到越多的曝光,越是没人点赞的视频系统越不推荐。


同样的,账号的标签在整个短视频营销中非常重要,这也才有了做抖音要“养号”这个流传甚广的说法。有没有养号这一说我不敢下定论,账号标签这个重要性我是非常认同的,当你账号有了标签,系统才能知道你发布的内容应该被推荐给什么人。视频只有被正确推荐了,才能得到有效的反馈,系统才会加大对你的视频的推荐力度。这又是个良性闭环。


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