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 近，参加了一期头条主办的宣讲活动，有幸近距离了解「智能算法」的核心逻辑。把获取到的关于「智能算法」的知识点整理出来，分享给大家，希望对各位打造抖音****的中，有所帮助。

这篇文章主要分为4个部分：

一、智能算法的推荐原理

二、一个作品在推荐的“生命周期”

三、推荐中的常见问题

四、如何更高推荐？

一、智能算法的推荐原理

智能算法推荐的本质，是从一个聚合内容池里面给当前用户匹配出感的内容。

这个内容池，每天有几十上百万的内容，涵盖15s短视频、1min长视频、5min超长视频。

而在给用户匹配内容的时候，平台主要依据3个要素：内容、用户以及用户对内容的感程度。

是怎么理解我们创作的内容呢？

平台在做内容刻画的时候，主要会依托于关键词识别技术：通过提取文案、视频中的关键词，根据关键词将内容进行粗分类，然后根据细分领域的关键词，再对分类进行细化。

比如，视频文案及内容的关键词是“罗纳尔多、足球、杯”。

大部分关键词都属于体育类词汇，就会先把你的作品分到体育大类，然后根据具体的关键词，再细分到“足球”、“足球”等二类目。

关键词提取原则：

1）高频词原则：从作品、文案中提取高频出现的词汇；

2）*性规则：大部分文案、内容出现的词，不会被认为是关键词。

比如虚词（的、地、得、而、对于……）；

比如转折词（虽然、但是、因为、所以……）。

怎么才能让更好的识别我们的关键词呢？

1）避免使用非常规词。比如：活久见、城会玩、腿玩年、DBQ……

2）名人/地名用全程，不用缩写或外号。比如：詹姆斯vs詹皇，广西、广东vs两广地区，、*vs港澳……

3）多用具有代表性的实体词。实体词就是一些名词和代词，比如人名、地名、公司名称等。

例如：《流动着的舞台，街头中的故事》，在这个文案中，我们很难提取出有意义的实体词，我们对它进行：《印度就是脏乱差？这组图片让你看清印度的另一面，与想象中大不同》后，我们这个就能提取出“印度”这个实体词，知道是跟印度有关的内容，进一步提取，还会发现“脏乱差”、“图片”这些有意义的词汇。

是怎么理解用户的？

为了更好的理解用户需求，会从多个角度进行用户画像：

1）历史浏览信息（从作品文案、内容中的关键词提取）

2）身份标签（标签、职业、年龄、性别、机型……）

3）特征：根据他们当前的（工作、通勤、旅游、场所、休息……），确认用户的状态

通过这一系列的比对、分析，推测还原出一个用户的基本属性，比如：Ta可能是一个正在旅游的，喜欢足球、汽车等分类。

会把上述的用户特征，归类为这个用户的标签。

用户标签主要分为3大类：

1）用户的基本信息（年龄、性别、地域）；

2）用户的行为信息（关注，历史流浪记录，点赞收藏的内容、音乐、话题）；

3）阅读（阅读行为、用户聚类、用户标记）。

根据用户的信息和行为，对用户进行分析计算，计算出用户喜好的分类、话题、人物等其他信息，这样就完成了对用户的刻画。

推荐算法的本质

利用作品的特征（主题词、标签、热度、转发、时效、相似度）、用户喜好特征（短期行为、、职业、年龄、性别等），以及因素（地域、时间、天气、网络），拟合一个用户对内容满意的函数，它会估算用户对每一个作品的概率，然后再从几十上百万的内容流量池中，将所有的作品按照由高到低排序，0的作品在此时会脱颖而出，被推荐到用户的手机上进行展现。

二、一个作品的“生命周期”

作品发布之后，进入初审环节，初审结束后会进行一些加权推荐，将这些作品首先给几百上千用户，这个环节被称为冷启动。

冷启动完成之后，会对你的作品进行正常推荐。

在这个中，作品就会被展示出来，同时不断搜集用户反馈（完播率+转评赞，甚至），基于这些用户行为进而触发平台的复审流程，复审会影响作品的后续推荐——继续推荐or处理。

作品推荐流程：

1）初审

初审的目的，是判断这个作品有没有违反相关法律的风险。

在这一中，机器模型会优先判断它的风险级别，然后根据风险级别，将内容分发给不同审核人员进行处理。

在机器+人工的共同配合下，内容会以非常快的速度通过初审，展现在读者面前。

2）冷启动

在内容审核之后，就是冷启动阶段。

冷启动，是一个推荐上的概念，是指新的作品发布之后，会根据相关数据进行推荐的时间段。

冷启动阶段，会优先推荐给你的粉丝，粉丝的数量、以及对作品的喜好程度，都会影响作品的推荐效果。

3）加权推荐

新的作品发布之后，与之前已经在平台上火起来的内容相比，具有一定的劣势，这些现在还是“冷”的内容，大部分可能火不起来。

但是，如果不把新的作品展现给用户，就不会知道这个作品将来会不会火起来？

因此，对于所有的新内容，会进行加权推荐，让所有的用户有一定概率看到这个新作品。

4）确定用户

加权之后，内容会进行几百上千次展现，基于这些基础展现的用户反馈（完播率+转评赞），会初步判断哪些人群会喜欢这个作品，哪些人群不会喜欢。

作品审核的流程：

冷启动（推荐给1000用户）之后的作品，平台收集到基础的推荐效果反馈，如果一个作品的反馈很好，就会认为这个作品是有潜质的，会进一步扩量推荐给更多用户，可能是1w/3w/5w甚至更多，如果一个作品用户对它的不是很大，就会收紧推荐，继续观察作品的。

在正常推荐中，基于各种各样的用户行为，会监测到很多数据上的异常（比如，一些作品率特别高，特别多），这时，这个作品就会再次进入审核流程，这个被称之为复审。

相比于初审，复审将更为严格。

在复审中如果被发现存在标题、封面、低俗、*等问题，就会停止对这个作品的推荐。

三、推荐中的常见问题？

1、为什么推荐量“不”？

2、为什么作品推荐一半就不推荐了？

3、为什么我的推荐效果不好？

同样一个热点，大家作品的题材、风格都差不多，为什么有的作品几百万展现，而有的作品却只有几百展现？

1）消重策略：

为了保护站内****内容，用户阅读，多个相似作品中，会优先推荐“更早发布”的****作品。

如何避免消重？

1）坚持****，不做搬运（抖音对重复类内容的检测和手段，都在不断进化，搬运的生存空间会越来越小）

2）面对热点谨慎追逐

3）体现鲜明的个人特色

2）同类作品：

针对热点内容，抖音会优先选取适合的一个，给用户。

如果你也发表了相似的内容，但其他作品的特别好，你的作品就有可能不会很好的推荐。

每个作品的推荐量，既取决于当时具体的，也取决于当时整个内容池里面其他作品的。

一个作品的推荐效果，与作品本身的有很大的相关性，如果一个作品推荐不好，可能是以下几个原因：

1）作者的创作内容，不

会对作者的创作能力精选评估，如果作品不，就无法很好的评估作者的创作能力，进而影响这个作品的终推荐效果。

2）创作内容不够垂直

会判断一个作者的度，并优先度高作者的作品，如果你经常换领域，就会很难评估你的度，进而影响推荐。

3）创作者内容受众少

如果你的内容是某个小众领域，人群优先，比如虚拟*，抖音可能只有20万人对它感，推荐完了，后面就没有办法推荐给其他人了。

4）内容时效短

比如报道体育类赛事的进展，可能1小时候比分、结果就会有很大变化，这种情况下，就不会再推荐你的内容了。

作品推荐了一半，反馈很好，为什么突然不推荐了呢？

这里很有可能是因为作品出现了一些指标上的问题，比如它的率很高，但同时投诉信息也很高，这种情况下，作品就会进入复审流程。

在复审中，审核人员会对作品进行更为严格的审核。

复审不被通过，主要有5大原因：

1）标题

夸张、故意制造悬念、无中生有、歪曲事实、题文不符、低俗引导等。

2）封面&低俗

封面图不清晰，存在恶意引导等情况，封面、内容涉及低俗等行为。

3）*

作品违背科学常理，描述违背证实、或存在与已发生事实相悖的事件情节，比如：《战狼2》演员名单，天王华仔愿意零片酬参演，阵容激动人心，中并没有*，这个内容纯属作者虚构。

4）包含推广信息

文中含二维码、、微等联系，或变形版（如威信、薇信、微?信?公?众……）；

作品中含有恶意推广内容（如违规、财经、*、带有不良暗示等）。

5）其他因素

受外部影响，如果当前热点已经过时，那么对应的受众就会，作品的推荐就自然会受影响。

四、如何更高的推荐？

平台认为，这些内容更受用户喜欢：

1）作品视角新颖，观点鲜明有态度；

2）作品内容充实，带来信息增量（能让用户学到新知识）；

3）坚持****；

4）画面更清晰；

5）竖屏。