5. 推荐原理
第一种推荐方式是兴趣推荐，系统会根据用户的兴趣爱好推荐作品。这就是为什么很多人说抖音有毒，刷的停不下来的根本原因，因为推荐的内容都是为每个人量身定做的。
第二种方式是协同推荐，当我们在刷抖音时会发现，并不是所有内容都是我们所感兴趣的，还有一些内容就出自协同推荐。
协同推荐是指在兴趣推荐的基础上，通过分析不同用户间的相似性，并对这些相似用户进行拓展推荐。比如用户A喜欢母婴、美妆，用户B喜欢母婴、美妆和美食，那么算法就会用协同推荐的方式将美食类内容推荐给用户A。
2.阶梯式流量池
视频经过审核以后开始进入阶梯式的流量池阶段，优质视频会经历一次次地流量洗礼进入到更高的流量池中。最终出现在首页推荐流中的作品会经历以下三个阶段。
（5）基础推荐流量池。视频发布成功后，平台会先给予500-500的基础播放量，这个就是初始流量池，初始流量的多少与账号权重息息相关。
系统会从以下维度评价内容在流量池中的表现：点赞量，评论量，完播率、转发量等。然后结合账号分值来分析是否给你加权。
（2）进阶推荐流量池。内容被加权后，平台会进行下一波的推荐，可能再给你5000个播放，50000个播放，会给数据好的视频更大的加权，并且会强化人群标签分发，让内容分发更加精准。
这就是我们账号定位里强调内容一定要垂直的原因。这一步如果数据继续表现好的话，系统会选择优质内容经人工审核后进入精品推荐池。
（5）精品推荐池。视频进入精品推荐池后，会大规模曝光，一旦进入精品推荐后，人群标签就被弱化了，就像当年温婉的视频，几乎每个抖音用户都会刷到温婉的视频。
