西瓜視頻領域規則？

每個觀眾的觀看興趣都是大不相同的，個性化推薦機制要做的事情就是讓每位用戶看到可能感興趣的內容。這種精準推薦，是建立在機器對每位用戶都有充分認知的前提下的。在機器中，每位用戶實際是由大量數據構成的，用戶的觀看興趣就藏在這些數據中。不同數據對用戶興趣計算所占權重不同，數據包括：

性別、年齡、所處城市；

關注的帳號、常瀏覽的頻道、關注的話題；

觀看過的視頻分類和關鍵詞；

首先，感謝你的提問。

正好最近有在學習，也有這方面的一些問題回答。那么，相似類型的其他用戶還喜歡觀看的其他視頻類型；

....

推薦系統的本質，就是從一個海量的內容池里，為觀眾匹配出少量感興趣內容 。為了給用戶提供他們喜歡的內容，或者理解用戶的需求，平臺有很多角度可以去刻畫一個用戶的畫像，比如，年齡、性別、歷史瀏覽的文章、環境特征等；同時，利用先進的AI技術對內容進行分門別類。緊接著，推薦機制就像一座“橋梁”，連接觀眾和內容，將內容源源不斷地推送到感興趣的用戶面前。這座“橋梁”有兩個特點：

興趣匹配：觀眾的觀看類型與內容分類重合度最高，被系統認定最可能對該內容感興趣。

分批次推薦：首先會被推薦給一批對其最可能感興趣的觀眾，這批觀眾產生的數據，將對內容下一次的推薦起到重要作用。

希望可以幫到您和更多有此類困惑的人。