微信看一看个性化推收算法基于用户浏览记录、关注公众号、用户在看内容等数据进行用户建模。当用户使用服务时，基于机器深度学习等模型召回推荐候选集，经过广告信息安全过滤、内容查重、兴趣打散、社交推荐等审核流程后，授予图文、视频推荐列表。

从微信看一看的推荐算法中可以看出，该算法是基于用户浏览记录、关注公众号、用户感兴趣内容等数据构建的，然后再经过机器以及人工对内容进行安全过滤、内容查重、兴趣打散、社交推荐等干预后再进行推荐。同理可证，视频号的算法大体也是如此。

视频号推荐算法的机制机理已经了解完毕，接下来继续梳理一下它的推荐逻辑。我们总结出：它的推荐逻辑主要和用户、内容、互动三个方面有关联。

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①用户方面

推荐算法以获取到的用户社交关系为依据，综合筛选、过滤出合适该用户的推荐列表，这部分内容可以从「朋友?」和「关注」看得到，推荐的都是好友点赞过或者用户关注过的视频。m6米乐app下载

②内容方面

第一步：推荐算法会先屏蔽掉不不适合的内容；

第二步：对不适合的内容进行兴趣打散；

第三步：根据兴趣标签推荐给目标用户。

③互动米乐体育_娱乐网址方面

主要从以下几个维度来评判，分别是完播率、分享率、点赞率、评论率。

根据我们过往的经验以及对多个不同类型账号的视频数据分析来看，首先完播率在是否会被推荐中占比较大，一般来说2m6米乐手机登录app入口0s以内的视频完播率低于10%就很难得到流量推荐。

其次是分享率，平台威吓大家分享视频给好友，一是为了保守裸露，公开扩张，二是微信是社交平台，分享是社交中次要的一环。

紧接着是点赞率米6体育首页，如果一条视频的点赞量越高，说明该视频获得用户的认可度越高，因此更容易获得平台的流量推荐

最后是评论率，评论可以评判该视频的价值性，说明创作有看点，有议论点的内容可以获得更多推荐。

此外，还有用户观看某视频的时长，视频的跳出率等等也是影响视频推荐的重要因素。每一条视频清空了复杂性，如果仅仅完播率、分享率、点赞率等几个维度来判断一个视频的好坏，我觉得是不够全面的，但以上维度依然能干涉我们做出更趋向爆款的视频。

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