抖音机器底层的逻辑算法

一、用户画像

1. 数据收集

• 抖音会收集用户的多种数据，包括但不限于用户的基本信息（如年龄、性别、地域等）、浏览历史（观看的视频类型、时长、点赞、评论、分享行为等）、搜索记录、关注列表和发布的内容等。

• 通过用户在平台上的每一个操作行为，抖音不断完善对用户的了解。例如，一个用户频繁观看健身类视频，点赞、评论并分享相关内容，抖音就会将其标记为对健身感兴趣的用户。

2. 画像构建

• 根据收集的数据，抖音构建出详细的用户画像。用户画像包括用户的兴趣标签，这些标签可能非常细致，如 “力量训练”“瑜伽初学者”“户外健身” 等。

• 除了兴趣标签，还会考虑用户的消费能力、社交活跃度等因素，以便更全面地了解用户，为内容推荐和用户体验优化提供依据。

二、内容推荐算法

1. 内容理解与特征提取

• 对于平台上的每一个视频，抖音会进行内容理解和特征提取。这包括视频中的场景、人物、动作、语音、音乐等元素。

• 例如，一个视频中有海边日落的场景，有欢快的背景音乐，人物在沙滩上跳舞，抖音会提取出 “海边”“日落”“欢快音乐”“沙滩舞蹈” 等特征。

2. 匹配与推荐

• 根据用户画像和视频的特征，抖音进行匹配推荐。如果一个用户的画像中有 “喜欢海边风景” 和 “喜欢舞蹈” 的标签，那么上述海边日落沙滩舞蹈的视频就有很大可能被推荐给该用户。

• 推荐算法还会考虑视频的热度、时效性等因素。新发布且热度快速上升的视频可能会获得更广泛的推荐，而一些经典的、长期受欢迎的内容也会持续推荐给相关用户。

三、流量池机制

1. 初始流量池

• 当一个新视频发布时，抖音会将其放入一个初始流量池。这个流量池可能包含几百到几千的用户浏览量，这些用户通常是与视频发布者有一定关联（如粉丝）或者是随机抽取的部分用户。

• 在初始流量池中，抖音会观察视频的表现，主要指标包括播放量、点赞率、评论率、转发率和完播率等。

2. 流量池升级与淘汰

• 如果视频在初始流量池中的表现良好，例如点赞率、评论率等指标高于一定阈值，抖音会将其放入更大的流量池，获得更多的曝光机会，可能从几千的浏览量上升到几万甚至几十万。

• 反之，如果视频在初始流量池中的表现不佳，就很难获得更多流量，逐渐被淘汰，不再进行大规模推荐。

四、协同过滤

1. 基于用户的协同过滤

• 抖音会分析用户之间的相似性。如果用户 A 和用户 B 有相似的兴趣标签和行为模式（如都喜欢美食、旅游类视频，且点赞、评论行为相似），那么当用户 A 喜欢一个新的美食视频时，这个视频也有较大可能被推荐给用户 B。

2. 基于内容的协同过滤

• 对于内容方面，抖音会分析视频之间的相似性。如果视频 X 和视频 Y 都属于宠物类，且视频风格、背景音乐等相似，当用户喜欢视频 X 时，视频 Y 也可能被推荐给该用户。