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算法推荐系统的任何使用本质上都是拟合用户对内容满意度的函数 y = F(Xi , Xu , Xc)。该功能包括三维变量，即用户、环境和内容。第一个维度：内容。每一类内容都有很多标签，比如什么类别、什么字段、播放量、评论数、转发数等，需要考虑如何提取内容特征进行推荐。第二个维度：用户特征。包括兴趣、职业、年龄、性别等。第三个维度：环境特征。用户在哪里，什么场合，工作或旅行，或在地铁里。简单地说：我是谁，我在哪里，我想看到什么。匹配这三者是一个非常复杂的数学问题，常用的模型有几种。比如传统的协同过滤模型、监督学习算法Logistic Regression模型、基于深度学习的模型、Factorization Machine和GBDT等。像抖音这种数据量大、实时性强的一般用于多种模型的混合。上面的算法过程能不能看懂并不重要，重要的是下面的内容。实际情况复杂，需要考虑的因素更多。最后，系统会根据多个因素的加权因素计算出视频的指标，然后根据指标逐步推荐。第一步是冷启动。视频审核通过后，系统会分配一个初始流量池，由两部分组成。

1、本号关注者，但并非所有粉丝都能推送，以算法优先原则为准。 2、可能喜欢此视频的用户。冷启动建议约为 300播放量。然后系统会根据数据对视频进行加权。核心数据有4个：播放率、评论率、点赞率、完成率。前三个很容易理解，但是完成率呢？举个简单的例子，如果你发布了一个 1 分钟的视频，有 100 人观看了你的视频，其中只有 20 人观看了 1 分钟，其余的人只观看了一部分，那么完成率为 20%。然后做加权计算：当然我们不知道具体的加权算法是什么。这是抖音的核心商业秘密，这个算法会在实践中不断迭代。但是我们可以知道，权重的顺序大概是完成率>点赞率>评论率>转发率。原因很简单。你的视频可能一开始就吸引了用户，标题可能吸引了用户，封面可能吸引了用户，但这些并不能证明你的整个视频质量很高，只有某一部分有吸引力。如果用户能看完你的视频，就说明你的视频质量真的很高，所以完成率的权重是第一也就不足为奇了。除了这四个数据之外，账户的权重也是一个考虑因素。比如你这个账号的权重，肯定和人民日报的权重不一样。人民日报的权重较高，初期能获得较高的推荐量。

根据今日头条的算法经验，如果两个账号发送相同的消息（文本可以被抓取分析），算法会优先考虑权重最高的账号。但是视频应该比较难遇到这种情况。第二步，经过加权计算，满足二次推荐的要求，视频会被推荐到二次流量池，大概3000左右。然后重复第二步。统计，然后推荐，每条推荐都会获得更多的流量。如果某个数据不符合标准，将暂时推荐。视频流量也停止了。最终形成了倒三角推荐机制。

对于内容创业者，

算法推荐需要注意什么？

算法推荐让创作者可以在很小的空间里操作，专注于内容创业带来更大的收益。差别有多大？堪比公众号。公众号依靠用户的关注来分发内容。第一波读者来自粉丝，第二波是粉丝主动分享带来的。只要你有更多的关注者，阅读量就会更高，即使你发布了一堆Shi。所以我们有很大的操作空间。可以给粉丝发红包帮忙分享，也可以用Tua Play互相推送……曾经有个朋友做过电商公众号，30天的公众号涨粉一个一百个粉丝，却连文章都写不出来。后来一问才发现，全靠花钱推广，线上其他公众号引流，线下连WIFI扫码关注公众号引流等等。钱一砸到粉丝，粉丝会来的。但是在 抖音 上，这些方法都不起作用。想主动操作，却发现无法分享到微信。私信分享给抖音朋友，但朋友根本不看。最重要的流量来源仍然依赖于算法。但是，了解算法推荐机制就足够了。绝对不可能钻研研究，妄想找捷径，每次都得到大量推荐。算法推荐是今日头条公司抖音的核心业务壁垒。随便研究一下就明白了，为什么要成立这家公司。作为内容创作者，你应该做的是研究如何制作高质量的内容。毕竟优质内容碾压一切，抖音拥有4亿日活跃用户，三分之一的中国人在使用。来自不同行业、不同年龄、不同爱好的人都在观看。

原则上，只要不涉及违反法律法规的内容，都可以成为爆款。但前提是一定要优质，而优质的第一原则是用户喜欢。归根结底，还是回到了所有内容创作者都必须培养的能力——洞察用户偏好的能力。