抖音是怎么给用户推荐视频的，机器如何准确理解短视频内容？

用户志愿者免费审核，像内涵段子那样。标签很多，难度大，专职打标签的姑娘们还经常犯错，志愿者不能胜任。 那标签怎么打才好呢？

发布者自打标签 相对于拍摄、剪辑视频，打标签的工作量微不足道。生产用户对视频的理解最深刻，标签打算最准，也有动力去打准。 自打标签能同时达成几个目标，标签准确、成本低廉、垂类聚焦、及时发现新标签、识别搬运视频。 这里给出一个粗略的方案，用于说明思路。 在视频发布之前，生产用户可以选填下列7类标签和字幕。 一级标签5个：最粗的类别，例如搞笑、体育、美女。

二级标签5个：较粗的类别，例如夫妻搞笑、动物搞笑、相声、小品。 三级标签5个：最细的类别，例如西欧女友搞笑、俄罗斯女友搞笑、东北年轻夫妻搞笑。 四级标签0~5个：只含实体，不包含概念。例如对一个电视剧剪辑视频，实体标签可以为：电视剧《铁齿铜牙纪晓岚》、和坤、纪晓岚。 地点标签0~5个：如果有地域特色那么标记地点。例如视频内容是颐和园景色，那么地点标签可设为颐和园；如果视频内容是美女跳舞，只是实际拍摄地点为颐和园，那么不用设地点标签。 主题标签5个。自定义，长度不超过50个字，用于概括整个视频，尽量能用它唯一地搜索到这个视频，例如“纪晓岚让弘历记住沙河深（杀和坤）”。 话题标签：自定义，例如“女孩跑步上班引围观”，目的是按此话题能搜索到一批视频。 字幕脚本：视频中字幕的文字稿。 一二三级标签由推荐系统定义，四级标签可以选用推荐系统定义的标签，也可以自定义新的标签。7类标签和字幕对消费用户不可见，只对发布者和推荐系统可见。 一至四级标签能让推荐系统按喜欢程度选择消费用户，四级标签相同的消费用户最喜欢，一级标签相同的消费用户可能一般喜欢，设定反馈指标阈值时需要考虑喜欢程度。自定义标签用来帮助推荐系统发现新标签，字幕可以用来检查是否违规、自打的标签是否合理。如果一个视频没有自打标签，特别是没有字幕脚本，那么它很可能是搬运过来的，或者质量较低（不值得生产用户花费微小的精力）。

自打标签作弊怎么办？ 如果推荐系统不加审核地按照自打标签进行推荐，那么生产用户就可能为了流量而作弊。例如为冷门视频打上热门话题标签、为广告打上非广告标签。 解决办法是一套组合拳。 门槛、审核与处罚。生产用户要达到一定级别之后才能获得自打标签权限；用算法打标签，然后与自设标签对比，将可能作弊的标签提交人工审核；对作弊严重的生产用户进行限流、封号。这些是常规操作，不赘述。

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限定垂类。生产用户要提前选定自己的5~2个垂类，例如搞笑，一旦选定，一段时间内不能更改。视频的一级标签只能在这5~2个垂类中选择，二三四级标签只能在一级标签的下级标签中选择。这个规定能够用代码自动执行。 消费用户检验。将视频试投给兴趣标签一致的消费用户，用播放、互动数据找出作弊标签。例如，视频有标签“德云社相声”， 挑选一批消费用户，他们的兴趣标签里有“德云社相声”。如果完播率、转评赞数据明显偏低或偏高，那么该标签可能作弊，转交人工审核。迭代调整阈值，在人工审核数量和发现几率之间找到一个平衡点。 信用分。如果视频的标签准确、消费用户反馈数据良好，那么给生产用户加分。反之减分。如果生产用户的信用分高，那么多给流量，反之少给流量。 经过这几步操作，生产用户为持续获得流量，会诚实地设置标签，消费用户的兴趣标签也越来越准确，人工审核成本持续下降。投机取巧的生产用户，会被逐渐标记出来，流量越来越少，直至改邪归正或者离场。

深度学习理解视频的能力还很弱，适当设计产品规则，也许能达到准备理解的目标。