调研的视频推荐算法
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个人对视频推荐算法的理解
1.前提条件：内容生产速度 > 内容消费速度
例如：内容生产速度为每天生产100万-300万条视频，平台内有1000万活跃用户量，平均每个用户每天消费1000条视频， 那么如果没有视频推荐算法会怎么样？ 是不是每个用户能看到什么内容只能全凭运气了？ 在这种情况下，我们认为这1000万活跃用户他为什么还会继续活跃？是因为平台给钱让用户每天活跃吗？ 现在的痛点是什么？一定是按用户喜好，进行匹配推荐用户可能感兴趣的视频内容，这一点大家有不同的观点吗？ 解决这个痛点之后，用户确实能被精准的推荐自己感兴趣的视频内容了。 新的问题来了，平台内10天总共生产了1000万条视频，其中有10万条汽车相关的视频，1000万活跃用户量中有10万是对汽车相关感兴趣的， 怎么玩？是不是这10万条视频，就要无差别的推荐给这10万个用户？ 这10万个用户其中的任何一个用户，他的痛点是什么？ 他能看完这10万个视频吗？如果看不完怎么办？ 是不是需要从这10万视频中找出更高质量的内容进行推荐？ 那这个高质量是谁来评判？ 是不是应该由用户来评判？ 怎么评判？ 评判为不高质量就代表着死亡，没有任何播放量了吗？ 视频推荐算法是不是应该一个一个的来解决这些问题？ 解决完了上面的问题后，还会有新的问题吗？ 新的问题中有哪些问题是需要视频推荐算法来解决的？ 我不做解答，大家自己去想想，视频推荐算法它具体应该做些什么，是不是首先要让它知道自己是需要解决什么？
再举个例子
例如：内容生产速度为每天生产10条视频，平台内有100活跃用户量，如果现在的视频推荐算法还是同上面一样，会出现什么效果？会不会出现新生产的10条视频，没有1条是现存100个活跃用户所感兴趣的？肯定会，会怎么办？记住这个时候视频推荐算法还没有增加其他的功能，只能按用户喜好进行推荐，得到的结果就是100个用户，没人能看到任何1条新的视频内容。新生产的10条视频内容也全都是0播放量。那么怎么优化？是让这10条视频被100个用户每个人都看到还是只希望被10个人看到？我们希望视频推荐算法实现什么效果？视频推荐算法它自己也是懵逼的，不知道该干些啥。
2.我们现在需要解决的问题是什么？
每个用户看到的都是一样的？如果希望每个用户看到的不一样，还是回到了上面的问题，10条视频，100个用户，每1条视频只能被不同的10个用户能看到，它就真的不一样了。但是这是我们想要的吗？ 可能我们还是只是希望每个用户都能看到足够多的视频，并且自己感兴趣的视频始终能最快的被自己刷新看到，这样一来，视频推荐算法，变成了视频排序算法了。所有的视频，针对不同的用户喜好，会有不同的排序顺序，打开APP第一眼能看到推荐的视频大都是不太一样的。
3.我们的视频推荐算法（或者叫排序算法）应该怎么做？
期望值：针对不同的用户喜好，会有不同的排序顺序，打开APP第一眼能看到推荐的视频大都是不太一样的。
方案A：
所有分值满分10000。
3.1.给视频打标签，如“汽车”、“美食”、“旅游”、“书法”、“小动物”等等，暂时只能**后台人为给打标签**
3.2.给视频的标签分配不同的初始分值，如“汽车(5分)”、“美食（3分）”、“旅游（6分）”、“书法（2分）”、“小动物（1分）”，原因是这个视频的内容都包含这些标签，但是每个标签占的分值可能有高有低。
3.3.给用户打标签，如用户完整的播放了某个视频，就给这个用户打上这个视频的一些标签，这个时候，这个用户也有“汽车”、“美食”、“旅游”、“书法”、“小动物”这些标签了
3.4.给用户的标签计算分值，如用户自身已有标签“汽车(1分)”，然后完整的播放了一个有“汽车”标签的视频，给用户自身的标签“汽车(+1分)”，每个标签的分值到10000就到顶了，有分值10000的标签，说明用户最喜欢这个标签相关的视频内容
3.5.给视频的标签加分，如有标签“汽车（5分）”的视频被没有标签“汽车”的用户看了，不加分，反之每次被带有标签“汽车”的用户完整的看了+1分，点赞再+1分，转发也+1分，更多可以慢慢的补充
3.6.给视频计算质量分，如点赞数、点赞率、播放量、完播率、评论数、评论点赞数等等计算分值（初始分值10分）
3.7.给视频的标签减分，如被带有标签“汽车”的用户去报，快速划走等等条件进行判断，可以减分
3.8.给用户的标签减分，如带有标签“汽车（分值100以上）”的视频，用户自己不愿意看，就减分
3.9.给视频减少质量分。如被举报、有违规言论等等，可以减分
3.10.用户、视频、标签、视频质量、加分减分项都有了，可以按照各个分的权重进行排序了
