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抖音的算法其实是一个漏斗机制,和今日头条的去中心化推荐算法原理基本相同。 抖音运营总结分为三步:一、冷启动抖音运营总结流量池曝光假设抖音B站日常使用:Heskey0Heskey0的个人空间论文unreal-engine-hair-and-fur-whitepaperSIGGRAPH2016课程:PhysicallyBasedShadinginTheoryandPracticeunreal-engine-hairdual
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书单:推荐书单,少即是多(包括下载方法)1.编译原理和算法。当你学习完有限状态机后,你会发现你也可以用之前你认为牛逼的正则表达式来使用DFA和NFA。 意识到了。 状态机的思想在编程中非常重要。和大多数推荐算法一样,小破站的视频推荐也是通过对各种数据进行加权得到视频权重,然后再次进行区分,以增加视频出现的概率;我们可以帮助提高视频出现的概率在哪里? ①站内搜索b
当视频播放音量过高,且播放音量>10/3×推荐指数时,直到交互数据赶上才进行推荐。 因此,提高播放量的策略在B站上不起作用。 它只会使真正的视频流量消失。 对于B站来说,粉丝数量非常重要。借助高利用率推荐算法的机制,普通用户也可以参考其原理来训练自己的推荐列表,从而合理利用B站。 例如,喜欢分享科普知识的用户会关注类似的主播,延长科普视频的播放时间,增加点赞、评论和积分。
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