1.興趣推薦算法通過分析用戶的觀看歷史,、點贊,、評論和分享等行為的數(shù)據(jù)，了解用戶的興趣和偏好,，找到與用戶興趣相似的其他用戶,，然后根據(jù)用戶的興趣推薦相關(guān)的視頻內(nèi)容。
2.內(nèi)容特征算法通過分析短視頻的標(biāo)題,、描述,、標(biāo)簽、關(guān)鍵詞等內(nèi)容特征,，提取出與用戶興趣相關(guān)的特征,，然后根據(jù)這些特征推薦相關(guān)的短視頻。
3.用戶畫像算法通過收集用戶的個人信息和行為數(shù)據(jù),，建立用戶畫像,，了解用戶的特征和喜好，從而更好地為用戶推薦合適的內(nèi)容,。
4.深度學(xué)習(xí)算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),，對短視頻的內(nèi)容進(jìn)行特征提取和分類，然后根據(jù)用戶的興趣和行為,，推薦與用戶喜好相關(guān)的短視頻,。

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