了解抖音的推荐系统如何工作，可以让创作者做出更受用户欢迎的短视频内容。这就需要创作者了解推荐系统背后的算法是如何工作的。

抖音是一个拥有大量用户和创作者的平台，每分钟就有上千个视频被上传到平台上，单个用户不可能观看完每一个抖音视频，所以抖音就设计了一个复杂的推荐系统，通过算法让用户能从海量的内容中看到他最喜欢的视频。简单来说，算法的作用就是，把用户所喜欢的内容精准投放给他，让他一点开抖音就可以看到喜欢的视频。

抖音的推荐系统会采集尽可能多的数据，来发现用户喜欢什么样的视频。这些数据包括视频本身的信息，比如标题、内容；视频发布之后，其他用户与视频的交互历史，比如点赞、评论、浏览时间等；除此之外，还有用户以前看过的视频信息，以及与这些视频之间的交互信息，比如是否有点赞、评论、转发等。下面先从抖音平台审查投放的角度介绍抖音的推荐算法是如何运作的。 Mh0nSTYsXt3c60SDoHiXYYg9Ou/+G8V2czSEyiWZXYFB9MfZFmf4jE3c61ZBJvAl