抖音法推荐你真的知道么？

在探讨算法推荐机制之前，不妨先回顾一下我们日常获取信息的方式。大致可以分为三种途径：关注、搜索和被推荐。首先，关注是一种非常典型的信息获取方式，例如通过微博或微信公众号关注某个账号，便可持续接收该账号发布的内容，满足我们的信息需求。其次，搜索则是当我们的需求非常明确时，通过百度、谷歌等搜索引擎，以关键词检索的方式获取所需信息。最后，推荐模式如抖音、今日头条等，用户在浏览几篇文章、点赞几个内容后，算法会根据用户的阅读行为，自动推荐相关内容，实现信息的个性化推送。

从信息接收者的角度来看，这三种信息获取方式各有特点。然而，当我们换位思考，作为信息创作者，我们则需要关注这三种信息分发模式。首先，关注模式如公众号运营，创作者需要努力涨粉，以增加内容的曝光度。对于后入局的创作者来说，想要打造爆款大号难度较大。其次，搜索模式要求创作者揣测用户搜索习惯，进行SEO优化，以提高内容在搜索引擎中的排名。对于后入局者而言，若未在早期进行站长或入驻百度新闻源，内容推广将面临诸多困难。最后，算法推荐模式则要求创作者发布内容后，算法会自动识别目标受众，将内容推荐给可能感兴趣的用户。

然而，在抖音等平台上，每天上传的视频量高达6000万条，如何让我们的内容脱颖而出，成为算法推荐的那1/6000万呢？这就涉及到抖音算法推荐的核心逻辑。总结来说，其核心在于“断物识人”。断物，即算法需要识别内容本身；识人，即算法需要辨识用户在平台中的喜好。当算法判断出用户喜欢踢足球，并发现有一篇关于踢足球的文章时，便会将该文章推荐给喜欢踢足球的用户。算法推荐的逻辑看似简单，实则涉及复杂的技术实现。

算法推荐主要分为两种方法，以下逐一进行讲解。

首先，基于内容的推荐算法。这种算法通过分析内容本身，将相似内容推荐给用户。例如，用户在抖音上点赞了一篇关于踢足球的文章A，算法识别出另一篇与踢足球相关的文章B，便会将文章B推荐给用户。这种推荐方式基于内容相似性，认为用户喜欢A，也会喜欢与A相似的内容。

其次，基于协同过滤的推荐算法，又称基于用户行为的推荐算法。这种算法主要分为两类：基于物体的用户行为推荐算法和基于用户的用户行为推荐算法。基于物体的用户行为推荐算法通过分析用户对特定物品（如文章、视频）的行为，推荐相似物品。而基于用户的用户行为推荐算法则通过分析用户之间的相似行为，推荐相关内容。这两种算法在推荐系统中发挥着重要作用，为用户带来个性化的信息体验。