算法机制初体验，满满干货请耐心阅读！
如今，凡是与抖音系列相关的文案，都会涉及到算法机制的话题。 但对于新手来说，它看起来就像是一本只有有缘人才能看的“无字天书”，信息碎片并不完整。 看完之后感觉不太明白，但实践中还是搁置了。 今天的文章将从浅入深地介绍整个算法机制。 过滤掉无用信息，只显示与视频制作密切相关的内容。 请耐心阅读，里面充满了有用的信息。算法机制初体验。 什么是算法机制？
算法机制就像“植物生长规律”。 你可以通过“修改种子、肥料、种植环境”等外界因素来影响它的生产结果，比如缩短生长周期、大量生产等，但不能改变它的生长过程。 种子→发芽→结果的过程还是一样的，缺一不可。
为什么要了解算法机制
所以我们学习算法机制的目的并不是忽视作品的质量问题，利用外力来鼓励。 这不是我的本意。 我的目的是学习做一个懂得触发机制的人，让内容符合算法。 作品就像种子。 植物能否产生能量以及结果的质量是否良好取决于种子，而不是肥料，而不是土壤。 我们需要根据算法机制来调整工作的细节，使得工作在触发机制后能够快速增加并最大化。
场景随算法机制变化
这里不得不说一下“头条系列”。 如今，“头条系列”产品已成为自媒体用户最活跃、规模最大的巨型平台。 其特点是“以用户为中心”，只推送自己喜欢的内容，从最初适应用户需求到精准满足用户需求，从而实现内容定制。
如果您被娱乐类型的文章或视频吸引并点击阅读，您的内容主页可能会根据娱乐类型进行定制。 在后期处理过程中，机器算法会不断地细分收集记录你的行为标签，让你喜欢看的内容变得越来越精准，最终可能会细化到只有与“某某”相关的新闻。某某明星”被推送给你。 或者视频。
算法机制下的内容定制，相当于为用户找到了一个“懂你的伙伴”。 抖音算法原型
上图就是整个算法机制的样子。 事实上，真正的原型远不止于此。 它只是画出了前端原型，我们了解这一点就足够了。
整个流程分为三个部分：标签内容、标签人物、根据标签智能个性化推送。标签内容
那么今日头条内容标签库如何使用呢？
内容类别
下图是今日头条2015年披露的一份数据报告。表情是男性和女性关心的主要内容类别。
遗传算法
该标签类别可以视为今日头条系列的父类别。 作为头条系列的“孩子”，抖音肯定继承了头条系列原有的“爸爸”基因，正在细化很多小标签，比如娱乐，可以细化为“XX明星结婚”标签。
给人们贴上标签
用户画像
平台会根据用户使用App的习惯来分析其行为路径，然后进行标签，然后不断优化标签。 这个过程都是实时机算法。
所以收集的方法是：填写个人信息、关键词搜索记录、查看过的更多类别的视频，如视频数据、评论数据、通讯录中的圈子关系等。
经过不断的标签优化升级，标签用户呈现出来，我们也称之为用户画像。 请参考下图。
数据共享
先来看看头条产品（一些热门的）
今日头条会打通所有平台的数据库，查看你在每个平台上的“偏好标签”，并记录下来。
今日头条“以用户为中心”，依靠大数据支撑智能标签推送。
模拟场景
这次，我们以陪伴我们度过童年的老朋友“小明”为第一人称，试图模拟我们第一次见到“头条”，然后玩“抖音”时会发生的场景。
预览顺序：
当小明第一次播放“今日头条”时，平台算法对小明平时预览的每一个内容进行了标注。最终，我们在“今日头条”平台上得到了属于小明的标签肖像
当小明通过“今日头条”账号登录“抖音”时，数据共享会会将这个今日头条账号的标签头像同步到抖音平台，并将标签视频内容与原平台标签头像进行匹配，智能推荐送给小明
小明在玩抖音时，平台算法会实时多次统计小明转发、点赞、评论过的其他新标签的视频。
最后对标签图像进行持续智能优化，最终呈现出新的标签图像，如下图
经过优化后，匹配出新标签的同类型视频并推送给小明，最终完成了今日头条系统算法机制的运行路径。 这个过程是AI算法会实时计算、升级、优化标签，永无止境，实现“以用户为中心”的定制化内容推送。
抖音的推荐机制
以上就是今日头条推荐机制的整个框架的总体介绍。 下面介绍的是关于抖音热门、强相关作品推荐机制的解读。
推荐模式示意图
上传的作品内容均被抖音审核员看到。 具体顺序如下：账户信息完整性、账户认证状况、推荐基数、视频播放量、点赞数、评论数、分享数、发布时间，@抖音助手等进行加权评分，视频得分高的，排名靠前，优先审核。 并且视频内容是随机分配给抖音审稿人的。
推荐基地
根据实际观看人数、时长、点赞率、评论率等设定的基础值。
整个过程被简化并分为几个步骤。
流量分桶
首先，检测视频的标签。 如果作品被机器打上标签，就会被装进对应标签的流量洼地。如果标签模糊，无法标注，推荐就会分散，无法精准推送。
流量分桶是什么样的？
标题是一个关于流量分桶的图
输送量测试
这张图对于老自媒体玩家来说非常熟悉。 如果你是新手也没关系。 我画了一个“白话”版本的交通图。
这就是今日头条A/B Test实验系统的基本原理。