自媒体大数据算法如何公平合理把流量分配给创作者？
很难做到公平。因为大数据算法的目的是聚集流量，这样才能形成爆款和带动效应。
举个例子：
A和B都对”过年“发表了文章，A的粉丝有8K，B的粉丝有1K。 那么第一步推给粉丝，A获得了8K的推荐，B获得了1的推荐。第二步，阅读排行推荐，***设粉丝都阅读了他们的文章，A的阅读量高。***设有10W人对”过年“感兴趣，在给他们推荐时，A的文章会在前面，B在后面。第三步，阅读排行推荐。A的文章也在B的前面了。
抖音的推荐算法是怎样的？
如何利用好抖音推荐算法呢？
1、流量池
抖音会给每个作品都提供一个流量池，无论你是不是大号，作品质量如何，你之后的传播效果，就取决你的作品内容是否能在抖音流量池如何吸引观看的用户了
抖音评价你在流量池中的表现，会参照4个标准：
点击量
完播率
点赞量
评论量
转发量
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短视频的下半场里胜出，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。
在用户刚下载完抖音还未登录时应该是随机的热点推荐。然后根据用户的浏览习惯（比如男生在看到美女的短***时停留相对较长）来推断用户的性别、年龄等人口统计学特征进而进行相关的内容推荐。当给用户打够标签后，可进行基于标签的推荐。
在用户登录之后可根据第三方登录信息或者注册时候的信息来进行基于内容的推荐。这里的内容可以是用户层面的注册信息，也可以是短***层面的文本信息以及***信息。
当然在拿到用户与产品的交互记录后，可以很方便的进行基于协同过滤的推荐，即跟我很相似的用户A喜欢看短***1，那么我也有很大可能对短***1感兴趣。这里的相似用户就是根据用户的历史浏览记录来得到的。
最近异军突起的深度学习领域在图像、文本等领域都有很好的性能，当然不排除抖音将深度学习技术应用到短***推荐上。
最后，任何一个成熟的产品都不是单一算法来实现的，肯定是多种推荐算法的有效融合，热点推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于深度学习的推荐等，还要考虑到上下文信息，比如用户在什么地点、什么时间段该推荐什么内容比较合适等。
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。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。
新手运营自媒体每天的规划，有什么软件可推荐？
首先感谢邀请！至于说每天的规划其实都大同小异！就是先想好今天要发表的文章是什么！然后就是去找自己需要的资源了！然后自己编辑修改确认到发表！软件的话我感觉应该大多数人都用不到吧！毕竟我们都是用后台码字用不了软件去排版！毕竟都是新手太复杂也[_a***_]不了不是吗？老手的话自有一套运营办法！最后祝各位和我一样在新手期的朋友！早日过新手期～
