借助國(guó)內(nèi)外不同的信息和購(gòu)物習(xí)慣,TIKTOK能夠做到,這是許多人無(wú)法想象的。

揭示推薦算法的工作機(jī)制。

如今,推薦系統(tǒng)不僅適用于TikTok,在任何社交平臺(tái)上都可以使用,這些系統(tǒng)每天向我們推薦各種各樣的服務(wù),包括購(gòu)物、流媒體、搜索引擎等,都得益于推薦系統(tǒng)的逐步完善。

一般情況下,推薦系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的喜好,根據(jù)用戶和應(yīng)用程序的互動(dòng)情況,做出初步的內(nèi)容建議,如發(fā)布的評(píng)論或者關(guān)注的賬戶。

這有助于推薦系統(tǒng)深入地評(píng)估用戶的偏好。

For You反映了TikTok上每個(gè)用戶的偏好,系統(tǒng)可以根據(jù)多種因素對(duì)視頻進(jìn)行排序,從注冊(cè)成為新用戶開始,逐步調(diào)整用戶行為,最終生成個(gè)性化的“外包”系統(tǒng)。

這種用戶行為包括以下多個(gè)方面：1、用戶交互：喜愛或分享視頻、關(guān)注帳號(hào)、發(fā)表評(píng)論、創(chuàng)作內(nèi)容；2、視頻信息：包含詳細(xì)資料,如字幕、聲音、主題；3、設(shè)備和帳號(hào)設(shè)置：包括語(yǔ)言偏好設(shè)置、國(guó)家設(shè)置和設(shè)備類型。

這些信息都由推薦系統(tǒng)系統(tǒng)處理這些信息,然后根據(jù)對(duì)用戶價(jià)值的加權(quán)計(jì)算。

綜合權(quán)衡,強(qiáng)指標(biāo)將獲得較高的權(quán)重,例如用戶是否從開始到結(jié)束看長(zhǎng)的視頻,或視頻的觀眾和創(chuàng)作者是否都在同一個(gè)國(guó)家/地區(qū)等,強(qiáng)指標(biāo)將獲得更大的權(quán)重。

然而,也許有一種情況是,某一賬戶因其擁有較多的關(guān)注者而導(dǎo)致觀看次數(shù)增加,因此,關(guān)注人數(shù)以及該賬戶以前是否擁有過高質(zhì)量的推薦視頻,并不在推薦系統(tǒng)計(jì)算范圍內(nèi)。

疫情過后,貿(mào)易進(jìn)出口企業(yè)一定成為最朝陽(yáng)的產(chǎn)業(yè),而懂得操作外貿(mào)進(jìn)出口和跨境電商平臺(tái)的人才更是炙手可熱的。