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短視頻的內(nèi)容推薦與分發(fā)是一個復(fù)雜且關(guān)鍵的過程，以下是對其的簡要介紹：
1.推薦機制
      抖音：采用深度學(xué)習(xí)模型和去中心化推薦機制，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估用戶行為。它利用多模態(tài)特征識別技術(shù)，對視頻的文本、視覺、音頻特征進行深度分析，再根據(jù)完播率、點贊率、評論率等用戶行為指標(biāo)綜合計算，決定視頻的推薦程度。
      小紅書：以 CES 評分（社區(qū)參與度評分）為核心，采用 “內(nèi)容標(biāo)簽 + 用戶標(biāo)簽” 的雙向匹配機制。系統(tǒng)通過 NLP 技術(shù)提取標(biāo)題和正文中的關(guān)鍵詞，與用戶興趣標(biāo)簽匹配，并根據(jù)互動數(shù)據(jù)計算 CES 分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高越有可能進入下一級流量池。
      視頻號：核心邏輯是 “私域流量撬動公域流量”，內(nèi)容權(quán)重約占 50%，社交關(guān)系鏈權(quán)重較高。用戶點贊和互動后，其微信好友可能看到該內(nèi)容，形成第一波推薦，之后再基于用戶行為標(biāo)簽與內(nèi)容特征標(biāo)簽的匹配，進行個性化推薦。