导图社区 抖音推送规则和算法
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抖音推送规则和算法
抖音推送规则
用户个性化推荐
根据用户行为和兴趣推送内容
用户兴趣分类
根据用户的关注、点赞、评论等行为进行兴趣分类
用户行为分析
分析用户点击视频、停留时间、观看时长等行为
利用机器学习算法进行用户行为预测
用户兴趣标签
基于用户行为的分析结果，给用户打上兴趣标签
将用户归入不同的兴趣分类，如美食、旅行、健身等
关注的用户和话题
根据用户关注的用户和话题推送相关内容
用户关注列表
用户关注其他用户，根据关注列表中的用户推送相关内容
用户关注话题
用户选择关注自己感兴趣的话题，推送相关内容
标签和话题
视频使用标签和话题进行分类，根据用户关注的标签和话题推送内容
时序关系
根据用户活跃时间和使用习惯推送内容
用户活跃时间分析
分析用户在抖音的活跃时间段
推送热门内容
在用户活跃时间段内，优先推送热门内容，增加用户观看的可能性
地域特征
根据用户所在地区推送相应的内容
用户地理位置
通过用户授权获取用户的地理位置信息
地区相关内容
根据用户地理位置信息，推送与该地区相关的内容
抖音推送算法
推荐算法
离线召回
通过大规模分布式计算提前计算推荐结果
缓存离线召回结果，提高实时推荐速度
实时排序
根据用户特征和行为数据，通过实时排序算法给用户推送个性化内容
竞争算法
多个候选内容进行竞争，选取最符合用户兴趣的内容进行推送
排序算法
根据用户行为数据和内容特征，计算得分，对内容进行排序
实时推荐
根据用户实时行为和兴趣，在用户停留时间较长的场景中进行推送
不可控的推送内容
广告推送
根据用户画像和需求进行广告投放
用户画像分析
根据用户的基本信息、兴趣爱好等进行用户画像分析
广告需求匹配
根据广告主的需求，将广告投放给符合目标用户画像的用户
系统活动推送
抖音举办的各类活动、抽奖等推送给用户
用户反馈和用户意见反馈
用户可通过反馈渠道向抖音提供推送调整的意见和反馈
