- 用户画像构建：
- 兴趣偏好分析：抖音会根据用户在平台上的历史行为，如点赞、评论、分享、收藏的视频内容，来判断用户的兴趣点。例如，一个用户经常点赞美食类视频、搜索美食相关话题，抖音就会将其标记为对美食有兴趣的用户。
- 行为模式识别：分析用户的观看时长、观看时间段、使用频率等行为模式。比如，某些用户习惯在晚上 8 点到 10 点观看视频，且每次观看时长较长，抖音会记录这些行为特征，为后续的推荐提供参考。
- 社交关系分析：抖音会考虑用户与其他用户的社交关系，如关注、好友等。如果用户的好友对某个类型的视频感兴趣或有互动，那么该用户也可能对这类视频有较高的接受度。
- 视频内容理解：
- 标签提取：对于每个上传的视频，抖音会通过技术手段提取多种标签，包括视频的主题、风格、场景、人物、关键词等。比如一个关于宠物狗的视频，可能会被打上 “宠物”“狗”“可爱”“动物” 等标签。
- 内容特征分析：运用图像识别、音频分析等技术，分析视频的图像内容、音频内容等特征。例如，识别视频中的场景是室内还是室外、人物的表情是高兴还是悲伤、音频的节奏是欢快还是舒缓等。
- 推荐算法运作：
- 初始推荐：当一个新视频发布后，抖音会先将其推送给一小部分与该视频标签匹配的用户，这部分用户通常具有与该视频内容相关的兴趣偏好或行为模式。例如，一个美食制作视频可能会被推送给之前经常观看美食类视频的用户。
- 反馈评估：根据这一小部分用户对视频的反馈行为，如点赞、评论、转发、完播率等指标，来评估视频的质量和受欢迎程度。如果这些指标表现良好，说明视频内容符合用户需求，抖音就会进一步扩大推荐范围，将视频推送给更多与之兴趣相似的用户。
- 持续优化推荐：随着视频推荐的进行，抖音会不断收集更多用户的反馈数据，并实时调整推荐策略。例如，如果某个地区的用户对该视频的反馈特别好，抖音可能会加大在该地区的推荐力度；如果某个年龄段的用户对视频的互动率较低，抖音可能会减少对该年龄段用户的推荐。同时，抖音还会考虑视频的时效性、热度等因素，对推荐进行动态优化，以确保用户能够看到最符合他们兴趣和需求的视频内容。
此外，用户可以通过设置隐私选项，来控制自己的视频是否可被推荐给好友。如果用户选择了 “不将我推荐给可能认识的人” 等类似选项，那么抖音在推荐视频时就会遵循用户的设置，不会将其视频推荐给好友。但如果用户没有进行相关设置，且视频内容符合推荐算法的逻辑，就有可能被推荐给好友。
