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视频是如何
推荐给你的？

// 抖音推荐算法交互演示 // 3分钟看懂黑科技

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ALGORITHM OVERVIEW

推荐算法全景

5 STEPS TO UNDERSTAND THE RECOMMENDATION SYSTEM

01
内容池
亿级内容海洋
02
召回
双塔模型
03
兴趣匹配
兴趣时钟
04
排序
Wide&Deep
05
优化
随机扰动
STEP 01

亿级内容海洋

每天数亿条内容涌入，算法如何筛选？

5亿+ 视频上传
千万级 初筛
万级 精选
几十条 推送
// SYSTEM METRICS
每日上传 5亿+
初筛留存 千万级
最终推送 ~50
筛选比例 1:1亿
STEP 02

双塔模型 - 召回

用户和内容，如何精准匹配？

👨‍💼
方枪枪
职场白领 | 北京
👩‍🎓
丁小乐
大学生 | 上海
👴
张大民
退休 | 天津
👤
用户特征分析 // USER_VECTOR
科技数码 篮球赛事 职场效率 北京本地
📄
内容向量匹配 // CONTENT_VECTOR
周末露营好去处 - 北京古韵公园
45%
效率APP盘点 - 通勤碎片时间
95%
詹姆斯回应退役 - 篮球明星
78%
STEP 03

兴趣时钟

不同时间段，推荐内容大不同！

7:00-10:00 通勤唤醒
12:00-14:00 午休休闲
18:00-21:00 下班放松
21:00-24:00 睡前娱乐
STEP 04

Wide&Deep 智能打分

算法如何决定内容的命运？

01
探店北京最火夜市
完播率85%
点赞92%
收藏78%
转发65%
--
综合分
02
最新手机测评
完播率95%
点赞88%
收藏90%
转发75%
--
综合分
03
搞笑猫咪合集
完播率70%
点赞95%
收藏60%
转发80%
--
综合分
STEP 05

随机扰动

为什么你总会刷到意想不到的内容？

无随机扰动（单调）
📱 手机测评视频
📱 手机测评视频
📱 手机测评视频
📱 手机测评视频
有随机扰动（多样）
📱 手机测评视频
📱 手机测评视频
📱 手机测评视频
📱 手机测评视频
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推荐系统比你想象的更贴心

内容池
→
召回
→
兴趣匹配
→
智能排序
→
随机扰动

算法不是玄学，是帮你发现喜欢的内容
了解了这些，你就更懂抖音了