前言：
此刻咱们对“算法推荐是不是大数据”都比较珍视，你们都想要剖析一些“算法推荐是不是大数据”的相关资讯。那么小编在网络上搜集了一些有关“算法推荐是不是大数据””的相关资讯，希望我们能喜欢，各位老铁们一起来了解一下吧！头条是一个“精准、个性化推流”的平台。2分钟带你看懂头条、西瓜视频、抖音的推荐机制。没有废话，全程干货！
第一步：给作品、人群打标签
要做到精准推送，那作品和读者之间就得有个“连接器”——标签。
1、人群标签：根据历史互动数据，给人群打上标签。
2、作品标签：大数据分析内容，给作品打上标签。
发布作品后，系统根据标签对作品和人群进行精准匹配。
如果粉丝人群比较杂或系统识别内容有偏差，可以通过添加话题的方法，对推流进行人工干预。
第二步：作品按照推荐机制推流
不管是今日头条、西瓜视频，还是抖音，推流量算法都是流量池递进式推流。如下图：
递进式推流示意图
每进入一个流量池，机器人都会收集点击率、转粉率、阅读量、点赞量、评论量、收藏量、转发量等反馈作品质量的数据指标。如果反馈指标达到要求，就会继续推荐作品到下一个流量池，也就是再给你更多推荐、更多流量……如此循环。所以，只要数据一直达标，就会源源不断的推送流量。
第三步：推流过程中的5个流程
1、机器人初审：审核是否存在违规。
2、冷启动：分配初级流量池（几百上千的流量），然后根据互动数据指标判断是否优质。
3、正常推荐：根据推流算法推荐。
4、复审：有负面行为（如：不喜欢、举报）且达到一定量，才挨复审。复审属实，停推；优质作品继续推流。
5、人工审核：运气好的，会发信息提示修改内容；运气不好的，直接停推。能进入此阶段，基本就是爆款了！
从算法中，我们可以看得出来：要爆款，互动数据非常重要！几乎贯穿了整个推荐过程。所以，对于友友的评论，一定要积极的回复并参与讨论。
以上就是头条（包括西瓜视频、抖音）的推荐机制，你看懂了吗？
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标签： #算法推荐是不是大数据
