首先，推荐算法有什么用呢？
抖音是一个拥有大量用户和创作者的平台，每分钟有上千个视频被上传到抖音上，我们的用户不可能观看完每一个抖音视频，所以我们需要一个复杂的推荐算法，让用户能从海量的内容中挑选到他所喜欢的视频。简单来说，这个算法会从抖音所有的视频当中挑选出用户可能最喜欢的那一个。
算法是如何知道每个人的喜好呢？
利用数据，通过尽可能多的数据来发现用户喜欢什么样的视频，比如视频本身的信息，例如标题内容等，还有视频发布之后其他用户与这个视频的交互历史，比如点赞，评论，还有观看多长时间等等。除此之外，也会参考这个用户历史上看过的视频信息，用户与看过视频之间的交互，比如是否有点赞，评论和分享等行为。
如何让推荐算法推荐你的视频呢？
答案很简单，让用户喜欢你的视频。推荐算法的目标是让观众看到自己喜欢的事情，尽可能准确预测用户的喜好。所以观众如果喜欢你的视频，平台就会尽量把你的视频推给喜欢你的观众。
另外，推荐算法不是一成不变的，平台也在持续改进和优化推荐算法，一方面利用更丰富的信息来理解视频和观众，另一方面也会与时俱进，让算法能够更准确地反映用户的真实信号。
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