推荐算法是什么,抖音的推荐算法是什么

摘要： 研究推荐算法的目的及意义是什么？云计算推荐的算法？抖音的推荐算法是怎样的？用户浏览什么就越推荐什么，头条这种纯机器算法推荐有什么利弊？对用户有什么影响？个性化推荐算法的两种类型？研...

1. 研究推荐算法的目的及意义是什么？
2. 云计算推荐的算法？
3. 抖音的推荐算法是怎样的？
4. 用户浏览什么就越推荐什么，头条这种纯机器算法推荐有什么利弊？对用户有什么影响？
5. 个性化推荐算法的两种类型？

研究推荐算法的目的及意义是什么？

研究推荐算法的目的在于消除信息过载问题，达到信息生产者与消费者之间的博弈均衡。

对于研究推荐算法的意义，于公司而言，推荐系统可谓是流量担当，变现神器。通过研究推荐算法，可以使得长尾物品得到更高的曝光率，提高商家的收益，增加用户的体验，维持网站主的流量，达到三者的平衡；于学术界而言，研究推荐算法可以促进该领域的发展，促进工业界推荐系统的升级。

云计算推荐的算法？

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。

抖音的推荐算法是怎样的？

做抖音，首先解决破播放的问题，超过了1000粉丝再去考虑垂直内容的问题。 一旦作品上热门，立马开直播。 连续10天破播放，都是可以的。

抖音里面把达人分为3类。

第一类，粉丝过千万的，大约300人；

第二类，粉丝过百万的，大约5000人；

第三类，粉丝10万的，几万人； 我们要定个小目标，必须成为10万的小达人。 抖音的粉丝，是抖音发给你的荣誉证书，主要是用来证明权重的。

你好，我是陈晓通。很高兴来回答你这个问题。

抖音短视频的火爆程度，大家已经有目共睹了！一个10S左右的爆款短***，可以带火一个人、一个品牌、一座城市！

要做好抖音运营，第一步是需要研究理解抖音推荐算法背后的逻辑和规律，我用下面的这张图片来为大家详细介绍。

抖音平台是通过算法来读懂用户、读懂环境、读懂内容，然后把最对的内容推荐给最对的人，也就是你喜欢什么它就推荐什么给你，你看到的基本都是你喜欢看的内容。

答案就是标签，抖音有一套非常强大的标签库。系统的算***给内容、用户和环境打标签，用标签来刻画理解内容、用户和环境，然后通过标签把特定的内容匹配推荐给特定环境***定的人。

接下来，我们来看看算法是如何对用户特征、环境特征和内容特征进行标签化的？

用户特征——包括兴趣、职业、年龄、性别、机型、用户行为（用户标签用户属性，成百上千个标签画像。每一个人都会被打上300万个标签）。

环境特征——地理位置、时间、网络、天气。

内容特征——主题、质量、热度、时效性、作者的来源、相似内容

一入抖音深似海，可以说，一出爆款就能带火整个品牌，也就成了商家品牌营销的香饽饽，从15s短***的下半场里胜出，可见其系统持续输出爆款的强大能力。

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。看完下面图片你就可以理解抖音的大致算法。

形象点说，算法就是月老手上的红绳，将抖音平台的内容与潜在的受众牵在一起。

围绕用户需求，从内容、环境和人的三个维度，将一个新上传到平台的内容，抖音算***分析整个***的特征：

***质量：优/良/中/差

主题：科普/职场/考学/才艺/生活/母婴育儿

时效性：1小时/12小时/24小时

.......

当新用户进来，他在抖音上的所有操作都会被算法记录下来，算***从该用户的阅读量、转发、点赞、评论等角度来分析他的性别和性格特征、兴趣爱好、观看偏好等，从而描绘出一个较为精准的用户形象。

除此之外，结合用户所处的环境，抖音算法还会进一步分析用户的状态：

通过地理位置推送同城内容

记录用户登录app的热门时段

你好。抖音的话，首先你拍摄***的时候，要注意内容一定要是原创！这个非常重要。不要照搬其它抖音***的内容来拍摄（如果不是原创的话抖音会减少对你所发布的***的推荐）！

其次，不要有什么不文明的内容出现。以上这两点是非常重要的。

用户浏览什么就越推荐什么，头条这种纯机器算法推荐有什么利弊？对用户有什么影响？

感谢邀请

这是为了给用户提供更为精准有效的信息，减少用户寻找的时间。

但这样的算法推荐，实际上会给用户造成干扰。用户今天感兴趣的东西明天不一定会继续感兴趣，但机器会记住用户的喜好，明天依旧会推荐，这就会给用户造成不好的使用感受。

谢邀！

经常会有这样的感觉，玩头条玩得多了，总感觉头条在监视我们，我们看什么他就推荐什么内容，这种纯机器算法的推荐说好也不好。

纯机器算法推荐让我们看到的信息面越来越窄了！

现在什么都讲究精准营销，其实头条的算法推荐也算是一种精准营销，本质上是一种类协同过滤算法，你看什么就默认你对这类信息感兴趣，他就会自动推荐给你类似的信息，这就是传说中的千人千面吧，让每一个人看到不一样的信息。但是这样很容易审美疲劳，再说我今天浏览的内容不代表我明天还有兴趣，你这两天看房地产的信息，这几天都会一直推荐这类信息，这样导致我们看到的信息面越来越窄了，我觉得不是什么好事，很容易让人厌倦。

虽然机器算法有一定的弊端，但是目前来看，机器推荐是一种高效的推荐方式

现在社会是信息社会，各种信息大爆炸铺面而来，我们从中找到自己感兴趣的信息并不容易，如果没有机器推荐，我们看到的将是杂乱无章的信息，从中找到对我们有用的信息简直太难了，耗时耗力还不一定得到我们想要的信息，所有说，在信息搜寻方面，推荐算法是一种高效的信息检索方式，不过不同于搜索引擎的主动搜索，推荐算***根据你的浏览动作来推荐。

我个人觉得这个推荐算法[_a***_]是弊大于利，我觉得应该让用户在应用内使用搜索主动查找感兴趣的信息，至于推荐，我觉得推荐时事新闻热点就好了。

我感觉并不好，一味的推举顾客想要的只是短期利益，固化了本软件的功能，让顾客不能深入的体会该软件的广度，没有发挥该款软件的特长。本软件程序员做的不是很贴切，我觉得可以规类，划分区域，让顾客像图书馆一样查找。

这里有一个微小的差别：并不是用户浏览什么就越推荐什么，而是根据用户浏览的内容，推荐其他用户可能会感兴趣的内容。

这个差别虽然不大，但是是在设计思路上完全不同。头条会通过用户的浏览记录，来判断用户更有可能对哪些内容感兴趣，然后将用户逐渐赶到某个小圈子里，让用户看到的内容都是他感兴趣的。

这样做当然有利有弊。

有利之处当然是增加了用户的在线时长，这也是大多数***努力想要达到的目标。毕竟在线时长更长就意味着有更多的机会展示广告，也就有更多收入。这种方法用得好的话，能够极大地增加用户的黏性，让用户越来越多地使用这种***。

而弊端也很明显：即会限制用户的选择。和传统上用户主动寻找信息不同，头条的这种方式会让用户没有机会也没有动力去寻找内容，而只是被动地接收内容。

个性化推荐算法的两种类型？

早期的推荐系统文献中一般从所选取的角度和所***用的技术两个不同的维度对个性化推荐算法进行划分。从选取的角度不同，可以分为基于内容的算法、基于协同过滤的算法，以及混合式算法三大类。从具体技术实现的角度，可以分为基于内存（memory-based）的算法和基于模型（model-based）的算法两种形式

基于内容的推荐是从信息抽取领域自然而然发展起来的一类算法，其出发点是在对文本信息和条目元信息进行整理、建模的基础上，针对用户的不同兴趣偏好进行推送。

 

与之相对应的，基于协同过滤的推荐并不关心条目的具体属性，而是对用户整体的评分信息进行整理和建模，根据用户行为找出口味相似的用户群或者风格类似的条目，在此基础上进行推荐。由于利用了先验知识，对被推荐的内容有深入了解，基于内容的推荐在可解释性和新用户启动上有一定优势。

而基于协同过滤的推荐在可扩展性、准确性和惊喜程度上都要优于基于内容的推荐。有时我们也分别把这两种方式叫做白盒推荐和黑盒推荐。混合式的推荐则是综合以上两种方法的优点。针对不同的场景和用户群用不同的权重机制给出合理的推荐。严格来说，混合式推荐更像一种算法调度和权重分配机制，用来调整最终推荐结果的优化过程，而非方向性的推荐算法。