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抖音算法逻辑思维导图

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抖音运营底层逻辑之抖音算法逻辑

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思维导图大纲

抖音算法逻辑思维导图模板大纲

去中心化

推荐什么人群、推荐多少流量,由机器决定智能推荐

推荐逻辑

智能推荐

根据账号标签、视频标签、视频画面、文本特征(描述、话题)给你匹配用户

基于社交

推荐给你认识的人和可能认识的人、关注的人和关系链中的人。

基于定位

同城号、附近的视频、附近的直播

经过计算才推荐

先计算账号标签、视频标签和视频类型,在计算用户的喜好,最后将用户和内容匹配

计算维度

内容计算

识别视频内容,包括视频类型、视频内容、视频场景、视频人物

文本特征计算,包括视频描述,提取关键词(新算法比较在意)

风险计算,看看视频有没有涉政、涉黄、低俗等

用户计算

首先计算用户特征,对什么视频感兴趣,再计算他的身份特征,包括性别、年龄和常驻地等,还有行为特征,然后给用户打上标签

环境计算

位置、时间、天气

评估计算

评估视频质量,从留存率\完播率、用户停留时长和互动(点赞、评论和转发)三方面来评估

如果评估效果好,就会加大推荐量和推荐范围

如果评估不好,就会减少推荐甚至不推荐

核心点

留存:留存率、完播率

互动:点赞、评论、转发和收藏

吸粉

完播率

互动率

推荐过程

发内容—审核(无违规,通过,通过不代表优质,只表示内容合格)→系统计算→冷启动(经过计算,尝试推荐给你一小部分用户,会优先推荐给粉丝,一般推荐500以内,如果效果好,就会达到热启动,继续推荐)→评估计算→衰减

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