tiktok推荐算法的魔力

㈠ TikTok为什么在国外如此受欢迎

tiktok的算法决定了它在国外受欢迎的程度

㈡ 如何看待字节跳动提交许可申请的举动呢

字节跳动向北京商务局提交申请的事情，可以从两个方向来解读。

综上，字节跳动向北京商务局申请的事情，是有两个解读角度的，两个角度也都说得通。

㈢ TikTok的核心技术是什么，竟让美国科技巨头无法复制

TikTok软件是抖音的海外版。抖音在中国内地具有非常广阔的市场，那么凭借着积累的经验和资源，现在抖音也开始向海外进军。现在抖音在全球已经有了20亿人次的下载量，有非常庞大的用户基础。那么，这个软件它最大的核心技术就是它的视频推荐的算法。
所以这一套算法推荐基础是TikTok最大的竞争点，也是他的核心技术，其他任何公司都是学不来的。现在美国对这款软件打压的力度非常大，他们想通过购买在美国的版权来遏制它的发展。但是，如果他们只买到这个软件本身而没有买到这种核心技术，它也是没有任何作用的，所以说保护好我们的核心技术就是保护好我们民族企业。

㈣ 随着TikTok在美国的发展，给美国底层人民提供了哪些改变命运的机会

TikTok是字节跳动名下的一款产品，他的运营模式是根据不同地区的特色形成不同的运营方式，实际上其实是跟抖音一样的，但TikTok是在结合抖音国际版的基础上与之前国际上的一个软件Musical.ly结合而形成的。TikTok其实也跟抖音一样，有着记录生活的意思。所以说TikTok在海外有多火，就像抖音在中国有多火 。

其实TikTok的发展对于美国的人来说其实跟抖音一样，选择在TikTok上发展，其实可以成为一夜改变命运的钥匙。

㈤ 为什么美国巨头在中国市场独占鳌头，中国公司却在美国屡屡受挫

美国巨头在中国市场独占鳌头，中国公司却在美国市场屡屡受挫，主要还是因为咱们的企业缺乏核心技术，竞争力相对要更低一些，没有做出让别人不得不用的产品。以腾讯、阿里这样的互联网企业为例，微信、支付宝几乎占据了国内移动支付市场99%的份额，但是这两款软件一到海外市场就很难推开了。

微信在美国到现在也就几百万的用户数量，和国内完全没法比。即使在全球范围内，微信的用户数量不到11亿，绝大部分在国内。而美国的Whatsapp全球用户数量达到16亿，比微信多了5亿。

那么中国公司想要在全球市场站稳脚跟，最主要的还是要掌握核心技术，如果中国也走出像微软、英特尔、高通这样的企业，做出的产品别人不用不行，那么美国人自然也没办法抵制。但是在美国的全方位打压之下，中国想要诞生这样的企业，非得十年以上的苦功才行。

另一方面，中国企业在走向“全球化”的时候，也不应该只盯着美国市场，因为明知道对方是一匹狼，还要送肉过去，结果自然就是有去无回了。其实除了美国之外，东南亚以及欧洲市场都很有潜力，也很适合中国企业去开拓发展。我们完全可以走“农村包围城市”的路线，先在一些不重要的国家扎下根来，将产品做大做强，提高竞争力，再进入美国市场受到的阻碍就会小得多。

总的来说，美国市场对于任何科技企业来说都是很有诱惑力，因为美国的高端人口数量众多，且消费力很强。但是另一方面，美国市场也具备很强的排他性，技术含量低的企业无法进入美国市场，技术含量高的企业又容易受到抵制。同时由于美国霸权主义的抬头，国内企业在受到美国制裁和掠夺的时候，很难有效防御和反击。所以我认为中国企业在自身足够强大之前，贸然进入美国市场无异于“与虎谋皮”，很容易遭到损失。若非必要，避开美国市场也是一个选择。

㈥ 关于TikTok时间的来龙去脉，大家能不能详细说一下

因为美国政府对tiktok的一系列打压，出台了很多禁令。广大网友和民众对于tiktok的去向，也非常关注，一直在激烈的讨论当中。

TikTok要不断加强壮大自己的律师团队，TikTok又不差钱。然后起诉美国政府，在法律层面上与他们死磕。因为在法律上，TikTok在美国的运营完全合法，没有什么大问题，根本就没有违反什么美国法律。TikTok就是一款美国年轻人自娱自乐的社交软件，对美国安全根本就没有任何威胁，美国政府的指控完全是无中生有、欲加之罪，所以TikTok要奋起抗争，发起一系列诉讼，在法律层面上与美国政府死磕。

㈦ TikTok的核心技术是什么，竟让美国科技巨头无法复制

TikTok的核心技术是什么，竟让美国科技巨头无法复制？TikTok相信大家都不陌生，作为一款在国内开发的短视频APP。TikTok在今年的5月份全球下载量就已经突破了20亿次。无论是在美国，还是在印度市场，TikTok都有着自己庞大的用户群体。通过对于用户所看视频的推荐机制调整，TikTok已经训练出了自己的推荐画像。针对不同的用户群体推送不同的内容，以此增加用户与APP之间的黏性。基于庞大用户的数据基础，TikTok目前已经拥有了成熟的短视频推荐机制。

作为一个已经成型的APP而言，TikTok依旧有着非常大的潜力。业内人士指出，TikTok的交易会推迟到今年11月美国大选之后进行。如果算法技术无法进行交易，美国科技公司可能会开发全新的算法机制，以满足更多不同的用户进行使用。但笔者也有一个疑问，如果通过算法的授权，并在其他国家收购相关的短视频公司。是不是依旧可以将市场掌握在自己手中呢？对此，你是怎么看的呢？欢迎大家留言讨论！

㈧ 短视频系统及大数据推荐机制

  三个商业维度决定了短视频已经成为主流，分别为 网络流量趋势，信息高效传达，变现价值能力 。这三个方面的分别为平台，用户，创作者满足了各取所需的形态，这是实际价值的存在点。
  网络流量趋势顾名思义，则是网络平台的唯一KPI。网络平台拥有越多的活跃用户就越证明该平台的成功，每一个网络巨头无一例外都是利用自身的流量，获取市场的广告效益，所以平台只有拥有流量才会成为具有实际价值的平台。
  信息高效传达则是针对用户而言，能够在网络平台上获取到自己需要的信息更高效的方式。无论是娱乐，财经，体育，知识，消费各方面的视频内容都是对网络1.0时代以图文为主的博客，新闻知识获取渠道的升级。视频的每一帧都可能涵盖成百上千字的文字内容，在这个数据爆炸的时代，提高获取内容成本是对用户的一次体验升级。
  变现价值能力，这是对于创作者的努力创造优质内容的原动力。这三者的高效配合形成一个正向循环齿轮，这样蛋糕就会越做越大。
  我个人认为一个优秀的短视频平台需要具备以下3个方面：
   (1).视频的实时性，热点性，个性化推荐
   (2).检索提取干货信息，作为更高效的搜索引擎
   (3).有娱乐性，实用学习性，传播性

   2020年8月份科技部明确指出将基于数据分析的个性化服务推送服务技术列为限制出口名单，这必然会让大家联想到最近抖音海外版Tiktok的出售风波。因为推荐算法一般是根据海量app用户信息经过核心算法服务进行建模计算出来的。这里面包含大量用户隐私数据，核心算法技术积累，所以在目前初步人工智能时代，算法的重要程度在日益加重。

  说到推荐算法则不得不说到机器学习，在抖音热门推荐区推荐的视频都是通过对每个用户进行建模后根据权重进行个性化推送的，平台也会通过计算点赞概率影响排序顺序，然后推荐给用户。用数学来表示的话：

针对已知用户，视频和环境和未知行为，比如点击去预测它产生的概率，这就是推荐算法的核心。

   (1).特征X：用户，视频，环境
   比如用户年龄就可以作为特征，根据不同年龄进行特定内容推送，越多的特征可以帮助更好的帮助我们去给他们挑选感兴趣的内容。更多的用户特征也可以从用户的手机型号，来自哪里，收藏内容标签，观看停留时间，兴趣标签；当然也可以从视频内容获取特征信息，视频标签，用户评论信息提取，视频类别，视频的平均点击率，弹幕内容，评论量，转发量；用户在什么样的环境中看到的视频，白天或者晚上，使用手机看到的还是电脑看到的。很多做推荐算法的工程师会花很多时间用在制作一些特征的工程，用机器去实现用户的标签或者视频内容的理解，这部分是构成了推荐算法很重要的一部分。等到我们的特征准备完毕，就可以作为我们的输入去送给我们的模型，也就是Fx函数。
   (2).构建模型F（y|x）
   目前主流市场上有2种模型，第一种是基于树的模型，就比如说决策树。在实际的推荐算法工程里，这个决策树模型可以制作得非常深，并且根据板块门类的划分也可能不止一颗树，可能是很多树构成，相关树之间通过关联主键进行连接，一起加权构成了一个决策树的森林，它们会合在一起去做一个推荐算法，模拟计算Fx函数。另一种模型是基于神经网络去做的一些数据的拟合。（模型见图1）

   第二种是基于人工神经网络（Artificial Neural Networks）简称连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为的特征，进行分布式并行星系处理的算法数学模型。这种网络以考系统的复杂度，通过调整内部大量节点之间的相互关连的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是一种数据挖掘的方法，不仅可以使用与决策树大体相同的方式预测类别或分类，而且还能更好的确定属性之间的关联强度（模型见图2）。通常构建神经网络模型个人比较推荐RapidMiner，通过Excel或者DB导入各类不同属性的分类数据，比如医院里病人的血脂，体重，体温等各类指标数据，然后进行流程连接并设置条件，最终得出神经网络数据结果。

   (3).制定目标Y
   需要预测的位置行为Y指的就是推荐权重，通过一系列数据计算得出这类视频是否适合推荐给用户观看。

这也是很多短视频平台，一直以综合互动量为考核内容创作的最终指标。

   机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。这里举一个生活中的案例说明这一点，某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。

   机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让程序变得更聪明些。那么如何让程序变得更聪明一些喃？则需要利用算法进行数据训练并在过程中对数据预测结果集进行效验。

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。

在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporal difference learning）

㈨ tiktok16m是多少

如下：
以Tik Tok 12 . 8 . 0版本为例。视频大小9:16是视频长宽比。如果用户参考视频分辨率，可以自己选择。分辨率越高，视频尺寸越清晰，可以根据用户需求进行调整。它不是固定的。
Tik Tok是今日头条推出的短视频分享APP。它于2016年9月上线，是一个专注于年轻人音乐短视频创作和分享的社区平台。Tik Tok利用人工智能技术为用户创造了各种各样的游戏。用户可以选择歌曲，拍摄音乐短片，形成自己的作品。Tik Tok于2016年9月上线，一直在磨刀。今年春节过后，他可能会觉得自己在资源上推了一把。产品出色的数据表现让头条迅速决定将各路流量明星BD的推广资源充分引导到这个可以提升公司外观的新项目上。Tik Tok很快成为头条战略产品。当然，头条的核心算法优势在Tik Tok也得到了运用。从一开始，就在产品层面增加了算法推荐模型，以保证内容分发的效率。

㈩ tiktok新手发布的视频是不是一定要垂直呢

是的，新号发视频最好做垂直领域，账号垂直度越高，平台对你的视频推荐的用户越精准。titkok的推荐机制是算法推荐，会将视频推送给感兴趣的人。
账号垂直度能让平台更快分辨出你到底是做什么的，然后就能通过算法推荐给相应的人群。