推荐算法是快手业务生态中的核心，在流量分发和提升用户体验方面发挥了重要作用。2. 快手单列短视频推荐...
快手短视频的推荐算法主要分为三个部分：流量分配、叠加推荐和热度加权。流量分配：当你的视频作品上传到快手时，系统会分配一个基础的播放量，这个播放量大概在0-200次之间。这个曝光的时间非常短，在曝光时间内会根据作品播放次数、喜欢次数、评论次数来判定是否要推送到下一个流量池中。如果在曝光时间内，没能达到...
不同流量位置。快手对于任何一个作品,甚至是广告作品,都会分 配一个基础的播放量,这个播放量大概为0-200次,而150-200 次,这个区间的播放量数据非常的重要,因为快手会根据作品的点 赞率、评论率及转发率来判定是否要推送到下一个流量池中。 叠加推荐: 快手新视频分布的时候系统会分配一定的推荐量,当短视频的热度...
一、快手广告的推荐算法与策略 快手广告的推荐算法主要基于用户画像、内容理解、协同过滤和深度学习等技术。要想充分利用这些算法，广告主可以采取以下策略：精细化用户画像：通过提供详细的用户信息和行为数据，帮助快手更准确地理解目标受众。例如，如果广告主的产品主要面向年轻女性，那么可以提供相关的年龄、性别、地域和...
快手推荐机制(点击阅读) 4、扩散或消亡 算法根据用户反馈做出选择:作品是否继续扩散或者就此消亡。 5、长尾传播 在长尾传播中,平台会考虑到内容的时效性和周期性。 不同类型的内容会有不同的传播方式。 根据我的观察和分析,大多数作品停留在“关注”,表现好的作品可能会获得“同城”的流量,而极好的作品才能够进入...
02 快手新提出的短视频推荐算法讲解 本次快手新提出的短视频推荐算法通过实验验证表明,能在不同程度上解决上面所提出的现推荐算法所存在的问题。新算法主要分成了三个阶段: 阶段一:Warm-up Propagation 阶段二:Graph Denoising 阶段三:Preference Refinement 阶段一:Warm-up Propagation 首先,对短视频进行概念concept提取...
（二）推荐机制 快手的算法驱动只要有以下三种：1、流量池分配 快手的流量池，是指作品因获得不同曝光率而得到的不同流量位置。快手对于任何一个作品，甚至是广告作品，都会分配一个基础的播放量，这个播放量大概为0-200次，而150-200次，这个区间的播放量数据非常的重要，因为快手会根据作品的点赞率、评论率及转发...
1. 协同过滤推荐算法 快手的推荐算法主要采用了协同过滤推荐算法。这种算法通过分析用户的行为数据,找出相似的用户或者内容,从而为用户推荐他们可能感兴趣的内容。协同过滤推荐算法具有很高的准确性,能够有效地提高用户的满意度。 2. 深度学习推荐算法 快手还采用了深度学习推荐算法,通过对大量用户行为数据的挖掘,实现对用...