借助国内外不同的信息和购物习惯,TIKTOK能够做到,这是许多人无法想象的。揭示推荐算法的工作机制。如今,推荐系统不仅适用于TikTok,在任何社交平台上都可以使用,这些系统每天向我们推荐各种各样的服务,包括购物、流媒体、搜索引擎等,都得益于推荐系统的逐步完善。

一般情况下,推荐系统会根据用户的喜好,根据用户和应用程序的互动情况,做出初步的内容建议,如发布的评论或者关注的账户。这有助于推荐系统深入地评估用户的偏好。

For You反映了TikTok上每个用户的偏好,系统可以根据多种因素对视频进行排序,从注册成为新用户开始,逐步调整用户行为,最终生成个性化的“外包”系统。

这种用户行为包括以下多个方面:

1、用户交互:喜爱或分享视频、关注帐号、发表评论、创作内容;

2、视频信息:包含详细资料,如字幕、声音、主题;

3、设备和帐号设置:包括语言偏好设置、国家设置和设备类型。

这些信息都由推荐系统系统处理这些信息,然后根据对用户价值的加权计算。综合权衡,强指标将获得较高的权重,例如用户是否从开始到结束看长的视频,或视频的观众和创作者是否都在同一个国家/地区等,强指标将获得更大的权重。

然而,也许有一种情况是,某一账户因其拥有较多的关注者而导致观看次数增加,因此,关注人数以及该账户以前是否拥有过高质量的推荐视频,并不在推荐系统计算范围内。

疫情过后,贸易进出口企业一定成为最朝阳的产业,而懂得操作外贸进出口和跨境电商平台的人才更是炙手可热的。