短視頻越刷越上頭的真正原因是什么？(3)

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2026-04-27 13:58:20 頭條

平臺(tái)兩種常用的推薦策略是：

協(xié)同過(guò)濾（Collaborative Filtering）：

核心是人以群分：喜歡相似東西的人，未來(lái)也可能喜歡相似的東西。比如你喜歡A、B兩條視頻，另一個(gè)人也喜歡A、B，并且還喜歡C，那平臺(tái)就會(huì)把C推給你。

內(nèi)容過(guò)濾（Content-based Filtering）：

也就是基于內(nèi)容相似度推薦。它根據(jù)你看過(guò)的視頻的標(biāo)簽、關(guān)鍵詞、時(shí)長(zhǎng)、節(jié)奏、配樂(lè)、話題等內(nèi)容特征，推薦與之相似的其他視頻。

但平臺(tái)并不會(huì)總是推你最?lèi)?ài)看的內(nèi)容，因?yàn)槟菢与m然短期內(nèi)效果好，長(zhǎng)遠(yuǎn)卻容易造成內(nèi)容疲勞甚至用戶(hù)流失，所以平臺(tái)必須在滿足你和試探你之間找到平衡。這也就是算法中的

探索 vs 利用（Explore vs Exploit）

權(quán)衡問(wèn)題。探索是為了試探你，挖掘新內(nèi)容，利用是為了穩(wěn)住你，繼續(xù)推你常看的風(fēng)格內(nèi)容。

這個(gè)問(wèn)題也被稱(chēng)為多臂老虎機(jī)問(wèn)題（Multi-Armed Bandit Problem），就像賭場(chǎng)里的老虎機(jī)一樣，每一個(gè)“臂”代表一種內(nèi)容選擇，平臺(tái)會(huì)在不同臂間做選擇，既最大化當(dāng)前回報(bào)，又不斷嘗試未驗(yàn)證過(guò)的選項(xiàng)，從中找出更優(yōu)解。

此外，為了讓推薦列表看起來(lái)不是完全套路化，平臺(tái)還會(huì)加入隨機(jī)擾動(dòng)機(jī)制，比如Gumbel-Max Trick的采樣方法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，平臺(tái)為你每個(gè)視頻估一個(gè)點(diǎn)擊概率（比如你點(diǎn)美食的概率0.9，點(diǎn)汽車(chē)的概率0.6）；然后對(duì)每個(gè)視頻加一個(gè)Gumbel分布的隨機(jī)噪聲，制造一些不確定性，最終讓高分內(nèi)容更容易被選中，但也給低分內(nèi)容一些曝光機(jī)會(huì)。

這就實(shí)現(xiàn)了一種微妙的效果：你刷到的內(nèi)容中大概率會(huì)是你喜歡的內(nèi)容，還有一部分是未知的新奇內(nèi)容，有時(shí)平淡，有時(shí)出彩，且出現(xiàn)得足夠隨機(jī)，足夠讓你產(chǎn)生一種不知道下一個(gè)會(huì)不會(huì)更好的期待。

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