抖音推荐算法原理是什么解析（了解短视频推荐机制）
算法是什么？
简单通俗的讲，算法就是一套评判机制。这套机制对平台的所有用户都有效，无论是内容生产者（拍视频的人）或内容消费者（看视频的人），很多时候我们既是生产者也是消费者。
算法有什么用？
算法对于平台最大的用处是管理自己平台上的用户数据，并且根据用户的一系列反馈行为来改进平台功能，提高用户体验从而使平台吸引更多用户、留住更多用户，最终使平台形成一个可循环的良性生态。
算法有什么好处？
算法对内容生产者的好处：引导平台判定我们是优质用户从而分配给我们更多、更精准的流与更高的权限。
算法对内容消费者的好处：根据你的行为来分析你的兴趣，然后给你打上一个标签再将同类标签的内容生产者的内容推荐给你，你们便是一个池子里的人。
1.抖音的推荐算法
它的算法，其实是一个漏斗机制，跟头条号的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤:冷启动流量池曝光
它的算法，其实是一个漏斗机制，跟头条号的推荐算法原理基本一致。它分为三个步骤:冷启动流量池曝光
譬如每天在抖音上有100万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个平均曝光量的冷启动流量池。比如，每个短视频通过审核发出后，平均有1000次的曝光。
2.数据筛选
平台会从这100万个短视频的1000次曝光，分析点赞、关注、评论、转发等各个维度的数据，从中再挑出各项指标超过10%的视频，每条再平均分配10万次曝光。然后再去看哪些是点赞、关注、转发、评论是超过10%的，再进行下一轮更大的流量池进行推荐。
3.精选推荐
通过一轮又-轮验证，筛选出来点赞率、播放完成率、评论互动率等指标都极高的短视频才有机会进入精品推荐池，用户打开时，看到的那些几十上百万点赞量的视频就是这么来的。
总之，推荐算法会为我们匹配到我们想要的东西。为内容生产者匹配到精准的用户，为内容消费者匹配到感兴趣的内容。
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