抖音的推荐算法是怎样的？
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，首先你拍摄视频的时候，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。
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***时停留时间相对较长）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。
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***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。
形象点说，算法就是月老手上的红绳，将抖音平台的内容与潜在的受众牵在一起。
围绕用户需求，从内容、环境和人的三个维度，将一个新上传到平台的内容，抖音算***分析整个***的特征：
***质量：优/良/中/差
时效性：1小时/12小时/24小时
.......
当新用户进来，他在抖音上的所有操作都会被算法记录下来，算***从该用户的阅读量、转发、点赞、评论等角度来分析他的性别和性格特征、兴趣爱好、观看偏好等，从而描绘出一个较为精准的用户形象。
除此之外，结合用户所处的环境，抖音算法还会进一步分析用户的状态：
记录用户登录app的热门时段
抖音的推荐机制是利用的什么原理？
从大量的***中，通过用户的行为，判断用户对哪些***更感兴趣，推送给。
那么抖音是如何判断用户是否喜欢推荐的内容呢？
在抖音的***信息流中，有四个按钮，分别是关注、转发、评论、点赞。
这几个按钮的作用，就是用来判断用户是否喜欢推送的内容的，不过还有一个参考指标就是完播率（就是看是否完整看完整个***）。
在转发、评论、点赞和完播这几个指标中，我们发现用户参与成本最大的是转发（因为现在微信已经将抖音的接口关闭了，用户想转发到微信必须下载下来再上传到微信），然后依次是评论、点赞和完播。
所以，推荐的权重从大到小依次是转发、评论、点赞和完播。
当然，跟今日[_a***_]类似，一个新发布的***并不会大量推送测试。
首先，他会智能分发到一小部分用户，这部分用户以粉丝和附近的人为主。
根据上面说的几个指标，看用户的反馈如何，如果用户喜欢的比例更大，就有可能进入第二轮推荐。
每次推荐，如果判定为用户感兴趣的内容，***会被增加权重，推荐量逐级增加。这个我们把它叫做叠加推荐，你所看到的上百万赞的***，就是这样一点点火爆起来的。
