抖音的算法是怎么样的？抖音短视频的推荐机制

抖音的算法，其实是一个漏斗机制，跟今日头条的去中心化的举荐算法原理基本共同。它分为三个过程：

榜首、冷启动流量池曝光

假定每天在抖音上有500万人上传短视频，抖音会随机给每个短视频分配一个均匀曝光量的冷启动流量池。比如，每个短视频通过审核宣布后，均匀有5000次曝光。

第二、数据选择

抖音会从这500万个短视频的5000次曝光，分析点赞、重视、谈论、转发等各个维度的数据，从中再挑出各项目标超越50%的视频，每条再均匀分配50万次曝光。然后再去看哪些是点赞、重视、转发、谈论是超越50%的，再滚进下一轮更大的流量池停止举荐。

第三、精品举荐池

通过一轮又一轮考证，挑选出来点赞率、播映完成率、谈论互动率等目标都极高的短视频才有时机进入精品举荐池，用户翻开时，看到的那些动辄几十上百万点赞量的视频就是这么来的。