tiktok推薦演算法的魔力

㈠ TikTok為什麼在國外如此受歡迎

tiktok的演算法決定了它在國外受歡迎的程度

㈡ 如何看待位元組跳動提交許可申請的舉動呢

位元組跳動向北京商務局提交申請的事情，可以從兩個方向來解讀。

綜上，位元組跳動向北京商務局申請的事情，是有兩個解讀角度的，兩個角度也都說得通。

㈢ TikTok的核心技術是什麼，竟讓美國科技巨頭無法復制

TikTok軟體是抖音的海外版。抖音在中國內地具有非常廣闊的市場，那麼憑借著積累的經驗和資源，現在抖音也開始向海外進軍。現在抖音在全球已經有了20億人次的下載量，有非常龐大的用戶基礎。那麼，這個軟體它最大的核心技術就是它的視頻推薦的演算法。
所以這一套演算法推薦基礎是TikTok最大的競爭點，也是他的核心技術，其他任何公司都是學不來的。現在美國對這款軟體打壓的力度非常大，他們想通過購買在美國的版權來遏制它的發展。但是，如果他們只買到這個軟體本身而沒有買到這種核心技術，它也是沒有任何作用的，所以說保護好我們的核心技術就是保護好我們民族企業。

㈣ 隨著TikTok在美國的發展，給美國底層人民提供了哪些改變命運的機會

TikTok是位元組跳動名下的一款產品，他的運營模式是根據不同地區的特色形成不同的運營方式，實際上其實是跟抖音一樣的，但TikTok是在結合抖音國際版的基礎上與之前國際上的一個軟體Musical.ly結合而形成的。TikTok其實也跟抖音一樣，有著記錄生活的意思。所以說TikTok在海外有多火，就像抖音在中國有多火 。

其實TikTok的發展對於美國的人來說其實跟抖音一樣，選擇在TikTok上發展，其實可以成為一夜改變命運的鑰匙。

㈤ 為什麼美國巨頭在中國市場獨占鰲頭，中國公司卻在美國屢屢受挫

美國巨頭在中國市場獨占鰲頭，中國公司卻在美國市場屢屢受挫，主要還是因為咱們的企業缺乏核心技術，競爭力相對要更低一些，沒有做出讓別人不得不用的產品。以騰訊、阿里這樣的互聯網企業為例，微信、支付寶幾乎占據了國內移動支付市場99%的份額，但是這兩款軟體一到海外市場就很難推開了。

微信在美國到現在也就幾百萬的用戶數量，和國內完全沒法比。即使在全球范圍內，微信的用戶數量不到11億，絕大部分在國內。而美國的Whatsapp全球用戶數量達到16億，比微信多了5億。

那麼中國公司想要在全球市場站穩腳跟，最主要的還是要掌握核心技術，如果中國也走出像微軟、英特爾、高通這樣的企業，做出的產品別人不用不行，那麼美國人自然也沒辦法抵制。但是在美國的全方位打壓之下，中國想要誕生這樣的企業，非得十年以上的苦功才行。

另一方面，中國企業在走向“全球化”的時候，也不應該只盯著美國市場，因為明知道對方是一匹狼，還要送肉過去，結果自然就是有去無回了。其實除了美國之外，東南亞以及歐洲市場都很有潛力，也很適合中國企業去開拓發展。我們完全可以走“農村包圍城市”的路線，先在一些不重要的國家紮下根來，將產品做大做強，提高競爭力，再進入美國市場受到的阻礙就會小得多。

總的來說，美國市場對於任何科技企業來說都是很有誘惑力，因為美國的高端人口數量眾多，且消費力很強。但是另一方面，美國市場也具備很強的排他性，技術含量低的企業無法進入美國市場，技術含量高的企業又容易受到抵制。同時由於美國霸權主義的抬頭，國內企業在受到美國制裁和掠奪的時候，很難有效防禦和反擊。所以我認為中國企業在自身足夠強大之前，貿然進入美國市場無異於“與虎謀皮”，很容易遭到損失。若非必要，避開美國市場也是一個選擇。

㈥ 關於TikTok時間的來龍去脈，大家能不能詳細說一下

因為美國政府對tiktok的一系列打壓，出台了很多禁令。廣大網友和民眾對於tiktok的去向，也非常關注，一直在激烈的討論當中。

TikTok要不斷加強壯大自己的律師團隊，TikTok又不差錢。然後起訴美國政府，在法律層面上與他們死磕。因為在法律上，TikTok在美國的運營完全合法，沒有什麼大問題，根本就沒有違反什麼美國法律。TikTok就是一款美國年輕人自娛自樂的社交軟體，對美國安全根本就沒有任何威脅，美國政府的指控完全是無中生有、欲加之罪，所以TikTok要奮起抗爭，發起一系列訴訟，在法律層面上與美國政府死磕。

㈦ TikTok的核心技術是什麼，竟讓美國科技巨頭無法復制

TikTok的核心技術是什麼，竟讓美國科技巨頭無法復制？TikTok相信大家都不陌生，作為一款在國內開發的短視頻APP。TikTok在今年的5月份全球下載量就已經突破了20億次。無論是在美國，還是在印度市場，TikTok都有著自己龐大的用戶群體。通過對於用戶所看視頻的推薦機制調整，TikTok已經訓練出了自己的推薦畫像。針對不同的用戶群體推送不同的內容，以此增加用戶與APP之間的黏性。基於龐大用戶的數據基礎，TikTok目前已經擁有了成熟的短視頻推薦機制。

作為一個已經成型的APP而言，TikTok依舊有著非常大的潛力。業內人士指出，TikTok的交易會推遲到今年11月美國大選之後進行。如果演算法技術無法進行交易，美國科技公司可能會開發全新的演算法機制，以滿足更多不同的用戶進行使用。但筆者也有一個疑問，如果通過演算法的授權，並在其他國家收購相關的短視頻公司。是不是依舊可以將市場掌握在自己手中呢？對此，你是怎麼看的呢？歡迎大家留言討論！

㈧ 短視頻系統及大數據推薦機制

  三個商業維度決定了短視頻已經成為主流，分別為 網路流量趨勢，信息高效傳達，變現價值能力 。這三個方面的分別為平台，用戶，創作者滿足了各取所需的形態，這是實際價值的存在點。
  網路流量趨勢顧名思義，則是網路平台的唯一KPI。網路平台擁有越多的活躍用戶就越證明該平台的成功，每一個網路巨頭無一例外都是利用自身的流量，獲取市場的廣告效益，所以平台只有擁有流量才會成為具有實際價值的平台。
  信息高效傳達則是針對用戶而言，能夠在網路平台上獲取到自己需要的信息更高效的方式。無論是娛樂，財經，體育，知識，消費各方面的視頻內容都是對網路1.0時代以圖文為主的博客，新聞知識獲取渠道的升級。視頻的每一幀都可能涵蓋成百上千字的文字內容，在這個數據爆炸的時代，提高獲取內容成本是對用戶的一次體驗升級。
  變現價值能力，這是對於創作者的努力創造優質內容的原動力。這三者的高效配合形成一個正向循環齒輪，這樣蛋糕就會越做越大。
  我個人認為一個優秀的短視頻平台需要具備以下3個方面：
   (1).視頻的實時性，熱點性，個性化推薦
   (2).檢索提取干貨信息，作為更高效的搜索引擎
   (3).有娛樂性，實用學習性，傳播性

   2020年8月份科技部明確指出將基於數據分析的個性化服務推送服務技術列為限制出口名單，這必然會讓大家聯想到最近抖音海外版Tiktok的出售風波。因為推薦演算法一般是根據海量app用戶信息經過核心演算法服務進行建模計算出來的。這裡麵包含大量用戶隱私數據，核心演算法技術積累，所以在目前初步人工智慧時代，演算法的重要程度在日益加重。

  說到推薦演算法則不得不說到機器學習，在抖音熱門推薦區推薦的視頻都是通過對每個用戶進行建模後根據權重進行個性化推送的，平台也會通過計算點贊概率影響排序順序，然後推薦給用戶。用數學來表示的話：

針對已知用戶，視頻和環境和未知行為，比如點擊去預測它產生的概率，這就是推薦演算法的核心。

   (1).特徵X：用戶，視頻，環境
   比如用戶年齡就可以作為特徵，根據不同年齡進行特定內容推送，越多的特徵可以幫助更好的幫助我們去給他們挑選感興趣的內容。更多的用戶特徵也可以從用戶的手機型號，來自哪裡，收藏內容標簽，觀看停留時間，興趣標簽；當然也可以從視頻內容獲取特徵信息，視頻標簽，用戶評論信息提取，視頻類別，視頻的平均點擊率，彈幕內容，評論量，轉發量；用戶在什麼樣的環境中看到的視頻，白天或者晚上，使用手機看到的還是電腦看到的。很多做推薦演算法的工程師會花很多時間用在製作一些特徵的工程，用機器去實現用戶的標簽或者視頻內容的理解，這部分是構成了推薦演算法很重要的一部分。等到我們的特徵准備完畢，就可以作為我們的輸入去送給我們的模型，也就是Fx函數。
   (2).構建模型F（y|x）
   目前主流市場上有2種模型，第一種是基於樹的模型，就比如說決策樹。在實際的推薦演算法工程里，這個決策樹模型可以製作得非常深，並且根據板塊門類的劃分也可能不止一顆樹，可能是很多樹構成，相關樹之間通過關聯主鍵進行連接，一起加權構成了一個決策樹的森林，它們會合在一起去做一個推薦演算法，模擬計算Fx函數。另一種模型是基於神經網路去做的一些數據的擬合。（模型見圖1）

   第二種是基於人工神經網路（Artificial Neural Networks）簡稱連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為的特徵，進行分布式並行星系處理的演算法數學模型。這種網路以考系統的復雜度，通過調整內部大量節點之間的相互關連的關系，從而達到處理信息的目的。神經網路是一種數據挖掘的方法，不僅可以使用與決策樹大體相同的方式預測類別或分類，而且還能更好的確定屬性之間的關聯強度（模型見圖2）。通常構建神經網路模型個人比較推薦RapidMiner，通過Excel或者DB導入各類不同屬性的分類數據，比如醫院里病人的血脂，體重，體溫等各類指標數據，然後進行流程連接並設置條件，最終得出神經網路數據結果。

   (3).制定目標Y
   需要預測的位置行為Y指的就是推薦權重，通過一系列數據計算得出這類視頻是否適合推薦給用戶觀看。

這也是很多短視頻平台，一直以綜合互動量為考核內容創作的最終指標。

   機器學習演算法其實就是普通演算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓你的程序變得更聰明些。這里舉一個生活中的案例說明這一點，某天你去買芒果，小販攤了滿滿一車芒果，你一個個選好，拿給小販稱重，然後論斤付錢。自然，你的目標是那些最甜最成熟的芒果，那怎麼選呢？你想起來，外婆說過，明黃色的比淡黃色的甜。你就設了條標准：只選明黃色的芒果。於是按顏色挑好、付錢、回家。

   機器學習演算法其實就是普通演算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓程序變得更聰明些。那麼如何讓程序變得更聰明一些喃？則需要利用演算法進行數據訓練並在過程中對數據預測結果集進行效驗。

根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智慧領域，人們首先會考慮演算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將演算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和演算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的演算法來獲得最好的結果。

在監督式學習下，輸入數據被稱為「訓練數據」，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中「垃圾郵件」「非垃圾郵件」，對手寫數字識別中的「1「，」2「，」3「，」4「等。在建立預測模型的時候，監督式學習建立一個學習過程，將預測結果與「訓練數據」的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的准確率。監督式學習的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見演算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經網路（Back Propagation Neural Network）

在非監督式學習中，數據並不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。常見的應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。常見演算法包括Apriori演算法以及k-Means演算法。

在此學習方式下，輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。應用場景包括分類和回歸，演算法包括一些對常用監督式學習演算法的延伸，這些演算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。如圖論推理演算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。

在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監督模型那樣，輸入數據僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態系統以及機器人控制等。常見演算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporal difference learning）

㈨ tiktok16m是多少

如下：
以Tik Tok 12 . 8 . 0版本為例。視頻大小9:16是視頻長寬比。如果用戶參考視頻解析度，可以自己選擇。解析度越高，視頻尺寸越清晰，可以根據用戶需求進行調整。它不是固定的。
Tik Tok是今日頭條推出的短視頻分享APP。它於2016年9月上線，是一個專注於年輕人音樂短視頻創作和分享的社區平台。Tik Tok利用人工智慧技術為用戶創造了各種各樣的游戲。用戶可以選擇歌曲，拍攝音樂短片，形成自己的作品。Tik Tok於2016年9月上線，一直在磨刀。今年春節過後，他可能會覺得自己在資源上推了一把。產品出色的數據表現讓頭條迅速決定將各路流量明星BD的推廣資源充分引導到這個可以提升公司外觀的新項目上。Tik Tok很快成為頭條戰略產品。當然，頭條的核心演算法優勢在Tik Tok也得到了運用。從一開始，就在產品層面增加了演算法推薦模型，以保證內容分發的效率。

㈩ tiktok新手發布的視頻是不是一定要垂直呢

是的，新號發視頻最好做垂直領域，賬號垂直度越高，平台對你的視頻推薦的用戶越精準。titkok的推薦機制是演算法推薦，會將視頻推送給感興趣的人。
賬號垂直度能讓平台更快分辨出你到底是做什麼的，然後就能通過演算法推薦給相應的人群。