User interactions 用戶交互:比如你喜歡或分享的視頻,你關注的賬号,你發布的評論,你創建的内容;
Video information 視頻信息:可能包括标題、聲音和标簽等細節;
Device and account settings 設備和帳戶設置:比如你的語言偏好,國家設置和設備類型。這些因素包含在内,以确保系統的性能得到優化,但是相對于我們測量的其他數據點,它們在推薦系統中的權重較低,因爲用戶不會主動将這些數據點表示爲偏好。
所有這些因素都由TikTok的推薦系統進行處理,并根據它們對用戶的價值進行加權。一個強有力的興趣指标,比如用戶是否從頭到尾看完了一個較長的視頻,會比一個弱指标,比如視頻的觀看者和創作者是否都在同一個國家,獲得更大的重量。然後對視頻進行排序,以确定用戶對某一内容感興趣的可能性,并将視頻發送到每個 For You feed 中。
TikTok 推薦系統常見三類抵制内容
TikTok的推薦系統将用戶安全視作重中之重,因此有些内容允許在平台上出現,可在關注頁 (Following feeds)搜索并浏覽,但卻無法在推薦頁(For you Feed)獲得推薦。對于那些并不适合推薦的内容,我們特舉例電商場景中常見的三類内容。