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基于推荐算法的“抖音(抖音)热”现象分析

中山大学数据与计算机科学学院，广东广州

^＊通讯作者邮箱:zhaozhw3@mail2.sysu.edu.cn

摘要

抖音作为最受欢迎的短视频平台之一，日活跃用户已累计占中国网民的一半以上。许多用户花费大量时间观看抖音短视频，这使得抖音成瘾成为一种普遍现象。本文分析了抖音所使用的算法原理。结合大众传媒传播和算法技术两个角度来解释它是如何影响抖音成瘾的。首先，推荐算法完全满足了用户的需求。使用层次兴趣标签树、用户角色和分区数据桶策略来推荐更准确和个性化的内容。另一方面，该算法采用协同过滤算法和低成本交互设计机制为用户制造陷阱。作者还发现抖音成瘾与算法优化之间存在闭环关系。算法原理对用户的延续意愿有正向影响。同时，用户使用抖音的频率越高，算法就越准确。 If not intervened, the addiction may be severely exacerbated. So, the author comes up with a few suggestions for Douyin developers and users, trying to break the closed-loop.