快手的推荐算法机制
平台特性:
快手表面上是一家短视频互联网公司,实际上是以人工智能技术驱动
的基于技术的互联网公司，通过互联网技术，以非集中化的方式向
用户分发短视频内容，让每个创作者得到相同的关注，人们通过内
容建立紧密的关系。
用户画像:
快手的男性用户占比55.8%，女性用户占比44.2%，男女比例差别
不是特别明显;用户以31岁以上人群为主向两端辐射，31一35岁的
用户居多，占比29.6%，41岁及以上用户占比最小，只有6.6%;一
线城市的用户占比最小，只有9.2%，三线城市的用户占比最多，高
达22.2%。
流量推荐机制:
流量池分配:快手的流量池，是指作品因获得不同曝光率而得到的
不同流量位置。快手对于任何一个作品，甚至是广告作品，都会分
配一个基础的播放量，这个播放量大概为0-200次，而150-200
次，这个区间的播放量数据非常的重要，因为快手会根据作品的点
赞率、评论率及转发率来判定是否要推送到下一个流量池中。
叠加推荐:
快手新视频分布的时候系统会分配一定的推荐量，当短视频的热度
不断的上升，系统会通过加权的方式给予短视频更多的推荐，除此之外，系统还会根据短视频的播完率、点赞数、评论率和转发率得
出推荐数，因此，要想获得更高的叠加推荐，我们可以通过短视频
的标题引导用户进行评论等。
·热度加权:
快手短视频的热门短视频的播放量一般都是在百万次的播放级别
的，他们的点赞数、评论率和转发率也是出于遥遥领先的状态的，
这是因为这些短视频是经过一层层热度所带来的结果的。
通常而言，快手各项数据对热度加权影响的重要程度为:转发率>
评论率>点赞率。因此，我们在选题的时候可以通过热门话题，吸
引用户转发、评论、点赞，以增加短视频的加权热度。
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