贵州赢智电子有限公司2025-06-04

重点：基于用户兴趣的协同过滤 + 内容质量评估！ （算法复杂且不断更新，以下是基本原理） 主要逻辑： 冷启动： 新视频发布，平台会小范围推送给可能感兴趣的用户（基于标签、粉丝基础）。 数据反馈： 算法密切监控初始流量下的用户行为数据： 正向反馈： 完播率高、点赞、评论、转发、收藏、关注、点击购物车/链接。 负向反馈： 秒划走（完播率极低）、不感兴趣点击、举报。 流量池跃升： 根据数据反馈（尤其是完播率和互动率），决定是否将视频推送给更大、更广的流量池。表现好则进入更大池子，表现差则停止推荐。 用户画像匹配： 算法不断学习用户兴趣（通过其历史行为），将内容精确推荐给标签匹配的用户群。 内容质量评估： 原创度、清晰度、合规性、发布者权重（账号活跃度、粉丝互动、历史表现）也会影响初始推荐。 抓住算法本质：用高质量内容（高完播、高互动）取悦你的目标用户！持续产出好内容是根本。

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