抖音算法逻辑思维导图
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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