抖音推荐机制包括：构建用户画像、建立内容模型、视频标签、协同过滤、实时动态调整、商业因素和编辑人工介入。用户可以通过点赞、评论、分享、选择不感兴趣、举报等方式反馈给抖音。
抖音猜你想搜背后的推荐机制
引言
抖音是一款热门的短视频应用，其个性化的推荐算法是其核心竞争力之一。那么，抖音是如何根据用户行为推荐视频的呢？
推荐机制
1. 用户画像
抖音首先会收集用户的个人信息，如年龄、性别、地域等，构建用户画像。
2. 内容模型
系统会分析用户观看、点赞、评论等行为，建立内容模型，识别用户感兴趣的视频类型和关键词。
3. 视频标签
视频创建者可以给视频添加标签，描述其内容。系统会对比用户兴趣和视频标签，推荐相关视频。
4. 协同过滤
抖音会分析用户的相似行为，将具有相似行为的使用者归为一组。如果同组用户喜欢某段视频，就更有可能向该组的其他用户推荐。
5. 实时动态
抖音会根据以下因素动态调整推荐：
- 时间敏感性：热点事件或趋势视频会优先推荐。
- 季节性：节日或商家促销活动相关的视频会及时推荐。
6. 商业因素
抖音会与广告商合作，根据用户兴趣和行为，推荐相关广告视频。这些广告视频通常被标记为 "推广"。
7. 编辑人工介入
抖音团队也会人工干预推荐算法，确保推荐的内容符合社区规范和用户体验。
如何反馈给抖音？
- 点赞、评论、分享：反馈用户喜欢的内容。
- 不感兴趣：反馈用户不感兴趣的内容。
- 对视频举报：反馈不恰当或违规的内容。
