本篇文章以2023年5月最新公開(kāi)的兩份b站推薦算法為例，具體分析其中的兩大算法：安全算法和推薦算法。作者對(duì)這兩種算法進(jìn)行簡(jiǎn)單舉例，方便讀者理解。希望能對(duì)你有一定的參考幫助。

最近，有塘友讓挖塘人分享一下B站的推薦算法，今天就來(lái)詳細(xì)說(shuō)一說(shuō)。

如今，b站已經(jīng)是不再是之前的那個(gè)二次元內(nèi)容網(wǎng)站了，它現(xiàn)在被稱(chēng)為「中國(guó)版的YouTube」，流量和用戶(hù)近幾年上漲很快，內(nèi)容也在不斷地向多元化發(fā)展。

從創(chuàng)作者或者商家的角度來(lái)看，它是一塊香甜的流量蛋糕，但要想吃到這塊蛋糕，還是需要方法和技巧的。下面挖塘人就給大家捋捋B站的內(nèi)容推薦算法機(jī)制。

在正文開(kāi)始之前，我們說(shuō)兩個(gè)事實(shí)：

1）算法不斷更新

其實(shí)，b站的運(yùn)營(yíng)方法和機(jī)制在幾年前挖塘人就分享過(guò)，但現(xiàn)在回過(guò)頭看，變化太多了。

所以我們需要明白一個(gè)事實(shí)：那就是各個(gè)平臺(tái)的智能算法都會(huì)不斷更新，不斷地完善。大家不要想著「一成不變」，更不能使用遠(yuǎn)古的運(yùn)營(yíng)方法來(lái)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)在的平臺(tái)，必須與時(shí)俱進(jìn)。

當(dāng)然，挖塘人也會(huì)及時(shí)給大家分享各平臺(tái)的動(dòng)態(tài)。

2）算法不是玄學(xué)

很多人看平臺(tái)推薦算法的文章都是別人加工后的或者說(shuō)根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)猜的，但看的人傳來(lái)傳去就變成了玄學(xué)。

其實(shí)，算法不是玄學(xué)。它是有依據(jù)，有數(shù)據(jù)指標(biāo)的，以2023年5月最新公開(kāi)的兩份b站推薦算法為例，它里面就明確說(shuō)了很多具體的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

下面，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)，這兩份b站算法報(bào)告具體包含了哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)和運(yùn)行原理：

一、安全算法

很多人以為作品發(fā)布后就會(huì)進(jìn)入系統(tǒng)的推薦池。其實(shí)不然，作品發(fā)布后首先是被安全算法過(guò)一遍，安全算法或者叫過(guò)濾算法是各大ugc平臺(tái)都有的一種算法，它的目的就是識(shí)別不符合要求的內(nèi)容。

根據(jù)嗶哩嗶哩內(nèi)容安全算法公開(kāi)的內(nèi)容介紹，安全算法主要包含三個(gè)部分：

1. 內(nèi)容理解模塊，它是負(fù)責(zé)內(nèi)容識(shí)別的模型。
2. 運(yùn)營(yíng)工具，這個(gè)主要是方便平臺(tái)的維護(hù)，可以通過(guò)某個(gè)特性批量識(shí)別某些內(nèi)容，比如要屏蔽某個(gè)劣跡藝人，運(yùn)營(yíng)人員可以在數(shù)據(jù)庫(kù)里操作就可以了。
3. 訓(xùn)練模塊，這個(gè)屬于給算法喂數(shù)據(jù)的環(huán)節(jié)，它會(huì)讓安全算法越來(lái)越完善，這也是我們上面說(shuō)的算法會(huì)不斷更新。

那么具體有哪些內(nèi)容不能通過(guò)安全算法呢？

這個(gè)在b站的社區(qū)中心里都說(shuō)的很明白，對(duì)于一些比較突發(fā)的或者平臺(tái)臨時(shí)在數(shù)據(jù)庫(kù)加的規(guī)則，平臺(tái)也會(huì)作出對(duì)應(yīng)的說(shuō)明。

二、推薦算法

通過(guò)安全算法，只要不違規(guī)都可以，但要玩轉(zhuǎn)推薦算法就沒(méi)有那么容易了，因?yàn)樗挠绊懸蛩靥嗔?，而且邏輯也多?/p>

首先，公示的算法機(jī)制機(jī)理內(nèi)容明確提到影響一個(gè)作品的數(shù)據(jù)指標(biāo)有作品的播放量、點(diǎn)贊、投幣、收藏、關(guān)注以及分享等正向因素，還有點(diǎn)踩、不感興趣等負(fù)向因素。

其次，把這些作品通過(guò)上述數(shù)據(jù)指標(biāo)會(huì)對(duì)一批內(nèi)容進(jìn)行綜合排序，但并不是排完序就直接展示給用戶(hù)。它還需經(jīng)過(guò)去重、打散等處理環(huán)節(jié)，最后再輸出最終的排序并展示給用戶(hù)。

按照上面的解釋?zhuān)蠹铱赡芸床欢@里挖塘人畫(huà)了一張圖來(lái)幫助大家理解：

其中有兩個(gè)主要的信息需要我們重視，一個(gè)是作品的互動(dòng)數(shù)據(jù)，另一個(gè)是作品的權(quán)重。

1. 互動(dòng)數(shù)據(jù)

算法說(shuō)明里面提到兩個(gè)方向的因素，即正反向因素。如果正向因素好，作品的推薦流量就好越多；反之就會(huì)減少推薦。

2. 作品權(quán)重

算法里的去重和打散等處理其實(shí)是在給入圍的作品進(jìn)行加權(quán)排序，它是通過(guò)各種系數(shù)計(jì)算得出的結(jié)果。

比如有ABCD四個(gè)賬號(hào)分別發(fā)布了作品abcd，這四個(gè)賬號(hào)的權(quán)重分別為1、2、2、1，作品的綜合排序權(quán)重為2、3、2、1。

而根據(jù)加權(quán)公式：

最終排序權(quán)重=作品權(quán)重*0.8+賬號(hào)權(quán)重*0.2

我們可以得出以下結(jié)果：

所以展示給用戶(hù)的順序?yàn)閎cad。

當(dāng)然，這里只是為了方便大家理解舉的一個(gè)例子。b站的實(shí)際加權(quán)公式要更復(fù)雜，而我們可以操作的是加強(qiáng)作品的互動(dòng)數(shù)據(jù)和賬號(hào)權(quán)重，這樣不管平臺(tái)的加權(quán)公式是怎樣的，我們的數(shù)據(jù)都可以盡量得到最大值。

以上就是今天的內(nèi)容，希望對(duì)你有幫助。