第42章 设计內容分发方案（第3页）

【核心权重优化】

预测用户行为概率x行为价值权重，按总分排序推送。

不依赖標籤，大数据归纳用户会不会看完、点讚、转发。

设立四层流水线推荐算法。

第1层，模糊推荐。

从亿级海量內容里，快速捞出几万条“可能感兴趣”的候选视频內容。

第2层，粗排推荐。

构建用户画像，快速筛掉明显不匹配的视频內容，剩几千条內容。

第3层。?精排推荐。

创立核心打分体系：完播率amp;gt;点讚评论amp;gt;转发amp;gt;收藏amp;gt;关注

推荐得分公式：行为概率x权重。

完播率有效完播的权重为40%，2秒跳出率和5秒留存的权重为25%。

用户点讚评论转发的权重为15%。

收藏復看的权重为10%。

关注主页回访的权重为10%。

第4层，重排。

打散相似视频，主动推跨兴趣內容，避免重复內容，破除信息茧房，不感兴趣会被算法强抑制。

最终给你几百条內容。

再精细划分68个垂直分类。

下沉用户单独建模，推送戏曲、广场舞、生活技巧等內容。

再设立【冷启动机制】

建立六级流量池体系。

从500人冷启动池到千万级爆款池，针对创作者信用分进行初始流量扶持或限制。

数据加权：表现最优秀的10%內容，进入下一级流量池。

（1万→10万→百万→千万）

设立精品池：数据极强+人工覆审+原创，进入首页推荐和热点榜。

【生態联动】

將智剪的剪辑数据，模板、素材偏好无缝接入推荐算法。

创作者喜欢美食滤镜，平台就多推同类垂直內容，创作者用乡土模板，作品自动归入下沉市场池。

两者需要联动起来。。。。。。