短视频系统源码，为什么我们会在短视频上花费那么多时间

短视频系统源码已经成为很多人茶余饭后的消遣工具，使用者也常说，不知从何时起，养成了刷短视频的习惯，这一切都基于短视频系统源码背后的推荐算法，用户总是能看到自己想看的内容。关于短视频系统的推荐算法，有很多种，我们来看几种最常见的。

一、内容推荐

最最常见的推荐方式，短视频系统源码基于内容的推荐是信息过滤技术的延伸与发展，建立在基础内容信息上的推荐吗，而基础内容信息就是指平时用户观看的内容，系统基于用户评价对象的特征、学习用户的兴趣等进行匹配，比如对某类视频观看时长特别长，经常搜索某类视频内容等。

基于内容的推荐算法优势在于，对用户兴趣更好的建模，并可以通过对视频内容的范围缩小，获得更好的推荐精度。

缺点在于，有些视频类型有限，比如美食类、带货类，只考虑视频本身的特性可能存在误差，需要长期观察用户的观看习惯，启动慢。

二、关联推荐

关联推荐是以内容推荐位基础的上位推荐方式，短视频系统源码关联推荐必须要以某个内容为基础，以内容为中心进行周边的内容推荐，不论是商品、视频还是广告等，比如我们打开某个短视频平台，就算是刷到广告视频，也大多是我们平常看到内容相关的广告。

关联推荐的优点在于，短视频系统源码可以以离线模式进行，关联内容可能出现误差。

缺点在于，消耗时间比较久，是算法的瓶颈。

三、组合推荐

既然每个推荐算法都有自己的优缺点，那作为短视频系统源码的运营商，如何选择呢？可以选择组合推荐，内容推荐分别基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生可能的推荐预测结果，组合推荐最终的特点在于通过组合来避免或弥补各种推荐方式的缺点。

组合推荐能为短视频系统源码提供包括加权、混合、特征组合、层叠、特征扩充、元级别在内的7中组合思路，可以说涵盖了短视频系统源码各个场景的应用。

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