User interactions 用户交互:比如你喜欢或分享的视频,你关注的账号,你发布的评论,你创建的内容;
Video information 视频信息:可能包括标题、声音和标签等细节;
Device and account settings 设备和帐户设置:比如你的语言偏好,国家设置和设备类型。这些因素包含在内,以确保系统的性能得到优化,但是相对于我们测量的其他数据点,它们在推荐系统中的权重较低,因为用户不会主动将这些数据点表示为偏好。
所有这些因素都由TikTok的推荐系统进行处理,并根据它们对用户的价值进行加权。一个强有力的兴趣指标,比如用户是否从头到尾看完了一个较长的视频,会比一个弱指标,比如视频的观看者和创作者是否都在同一个国家,获得更大的重量。然后对视频进行排序,以确定用户对某一内容感兴趣的可能性,并将视频发送到每个 For You feed 中。
TikTok 推荐系统常见三类抵制内容
TikTok的推荐系统将用户安全视作重中之重,因此有些内容允许在平台上出现,可在关注页 (Following feeds)搜索并浏览,但却无法在推荐页(For you Feed)获得推荐。对于那些并不适合推荐的内容,我们特举例电商场景中常见的三类内容。