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抖音推送机制算法有哪些

大家都知道,抖音是去中心化算法,有一定的推荐机制,那么抖音推送机制算法有哪些,下面简单讲解一下叠加推荐。
 
首先我们来看一下叠加推荐原理。当我们发布新视频的时候,抖音系统会给这个视频匹配一些冷启动流量。
 
经过冷启动流量的筛选,如果视频数据反馈较好的话,会进入下一个更大的流量池,那么视频数据怎样算是比较好的,第一点赞率在百分之0.3以上,也就是说1000个播放量,有30个以上的点赞,第二个是完播率要大于50%。
 
这个完播率其实是最重要的,完播率的重要性是大于点赞率,而点赞率大于评论率,评论再大于转发和关注。
 
首先视频给一部分冷启动流量,如果点赞率在百分之0.3以上,完播率大于50%,它就会进行第二波推荐。
 
一般来说下一个流量池是前面的十倍,如果说第二波推荐的反馈数据依然很好,那么就再往下推荐给更大的流量池。这就是叠加推荐的原理。
 
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