短视频算法逻辑是怎样的 平台算法背后的原理
你正在关注社交媒体上颇受欢迎的短视频，它们的流行就好像一个狂潮一样。
但是你有没有好奇这背后的算法是怎么算出内容影响力的呢？
当我们看到一个热门的短视频，第一反应可能是这个视频非常吸引人，它确实有足够的内容去让人记住，但很多时候，你可能不知道你看到的视频已经被平台辅助“推荐”。
社交媒体的内容推荐技术已经相当普遍，最有名的例子莫过于谷歌、亚马逊和脸书等知名平台。
它们采用的算法，即机器学习和人工智能技术，也有助于提出称号，比如“推荐小组”和“内容挖掘”。
但是更精确的算法如何来实现这种推荐功能呢？尤其是对于短视频来说，当它刚上传到网站或应用内时，如何使它快速火爆？
短视频平台采用多个算法来实现内容推荐，其中包括：
1.基于用户推荐算法：来源于用户喜好的内容以及她们的历史行为，这种推荐算法主要关注如何优先推荐合适的内容，让用户持续留存和获得新内容；
2. 基于内容推荐算法：这种算法基于视频或文章自身的特征，通过对内容的比较把相关的视频分组，同时基于其被观看量、分享量等指标来进行排序；
3. 主题推荐算法：对短视频内容主题进行研究、分析，归类当前流行短视频，把相关的视频分类推荐；
4. 广告推荐算法：基于用户的浏览习惯和兴趣，以及品牌效果统计，来推荐合适的广告给用户。
有了这些算法的支持，就可以很好地推送相关热门短视频，让更多用户发现。
对于怎么实现这样的实时热门推荐，还有多种优化算法可以使用。
其中，一个常见的算法叫做归一化engangement，其本质上计算这样一个指标：博主本身有多少正面的影响力。
这个指标的评估和实时跟踪，是短视频站点快速获取热门内容的重要关键。
在这里，每个视频具有不同的正面影响力指标，如分享次数、播放次数、质量评分、评论次数等，平台就根据这些关键指标，排序给出最终的内容推荐结果。
再了解短视频平台的算法推荐技术，就不能不提出人：即机器学习。
在机器学习中，有两种常见的模型可以用于短视频带来的内容推荐。
其一是深度学习，这是基于神经网络的机器学习技术，可以利用神经网络模型预测用户和内容之间的匹配度。
其二是关联式模型，它采用热门内容相关度指标分析，从而给出每个视频的关联度，使相关内容更容易被观看。
短视频平台的算法技术主要有上述几种：基于用户的推荐算法、基于内容的推荐算法、主题推荐算法和广告推荐算法等，支持实时热门推荐的算法还包括归一化engangement和基于机器学习的深度学习及关联式分析算法等。
在这一个时代，平台的准确算法，已充分介入到人们社交生活中，帮助他们更快地发现让他们心灵打动的内容，以及有利于与他人分享短视频内容的机会。
上一篇
