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的内容池中为当前用户匹配最感兴趣的内容。这个内容池每天包含几十个百万的内容，覆盖15s短视频、1分钟长视频、5分钟长视频。平台在为用户匹配内容时，主要看三个要素:内容、用户和用户对内容的兴趣。系统如何理解我们创造的东西？平台在进行内容刻画时，会主要依靠关键词识别技术:通过从文案、视频中提取关键词，将内容按照关键词进行粗略分类，再按照细分领域的关键词进行细化分类。比如视频文案和内容的关键词是“c罗，足球，世界杯”。大部分关键词都属于体育类词汇，所以你会先把你的作品归为体育类，然后再根据具体的关键词细分为“足球”、“国际足球”等两三类。内容描述的关键词提取原理:1)高频词原理:系统从作品和文案中提取高频词；2)唯一性规则:文案和内容中出现的绝大部分词不会被认为是关键词。例如，虚词(de，di，de，and，For...);比如转折词(虽然，但是，因为，所以……)。唯一性原则如何让系统更好的识别我们的关键词？1)避免使用非常规词汇。比如:住久了，在城里玩，在腿上玩，DBQ...2)名人/地名全程使用，不使用缩写或昵称。比如:詹姆士vs黄沾，两广vs两广，港澳vs港澳...3)使用更有代表性的实体词。实体词是名词和代词，如人名、地名和公司名。比如《流动舞台上的街道》里的故事，在这个文案里，我们很难提炼出有意义的实质性词语，所以我们优化一下:印度乱？这组图片让你看到了印度的另一面，和你想象的大相径庭。优化后可以提取出实体词“印度”，知道和印度有关。进一步提取后会发现“乱七八糟”“图片”等有意义的词。系统如何理解用户？为了更好地了解用户需求，系统会从多个角度对用户进行画像:1)历史浏览信息(从作品文案和内容中的关键词提取)2)身份标签(兴趣标签、职业、年龄、性别、模特等。)3)环境特征:根据自己目前所处的环境(工作、通勤、旅行、娱乐场所、休息等。)，确认用户身份。系统会将上述用户特征归类为该用户的标签。用户标签主要分为三类:1)用户基本信息(年龄、性别、地域)；2)用户的行为信息(关注账号、历史流浪记录，喜欢收集的内容、音乐、话题)；3)阅读兴趣(阅读行为、用户聚类、用户标签)。系统根据用户的信息和行为，对用户进行分析和计算，计算出用户喜欢的类别、话题、人物等信息，从而完成系统对用户的描述。推荐算法的本质是利用作品的特征(主题词、标签、人气、转发、时效性、相似度)、用户偏好特征(短期点击行为、兴趣、职业、年龄、性别等)。)，以及环境因素10rs(地域、时间、天气、网络环境)来拟合一个用户对内容满意的函数，然后它会估算用户对每一部作品的点击概率。大概是这样的。想学可以私信小编。
抖音短视频上热门有什么方法技巧最简单粗暴的方式就是刷粉丝，十个网络名人九个刷，但是所有粉丝都是死粉丝，只能增加粉丝总数，这是不争的事实。这个地方比较适合网络名人，有一定数量的粉丝。毕竟我们要的是数量，不是质量。短视频运营实时更新
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