视频网站内容(推荐算法：青少年网络内容推荐()(组图))

　　视频网站内容(推荐算法：青少年网络内容推荐()(组图))

　　视频网站推荐算法对青少年网络内容自主选择的影响

　　黑板BLBD和张涵涵OAO

　　摘要：

　　为了探讨视频网站推荐算法与青少年网络内容自主选择之间的关系，本文探讨了视频网站推荐算法对青少年网络内容自主选择的影响，并开创了一个新的维度青少年在线教育。

　　总结：

　　为了探讨视频网站推荐算法与青少年网络内容自主选择之间的关系，本文探讨了视频网站推荐算法对青少年网络内容自主选择的影响，并开创了一个新的维度青少年在线教育。

　　关键词：

　　视频网站推荐算法青少年互联网内容

　　关键词：

　　视频网站青年网络内容推荐算法

　　2021 年 7 月 11 日

　　视频网站推荐算法对青少年网络内容自主选择的影响

　　视频网站推荐算法对青少年在线内容自主选择的影响

　　我。简介

　　想象一下：有一天你打开你的短视频应用并寻找一些兴趣。突然，有东西出现并告诉您打开青年模式（如您所知，我们当地政府要求每个视频网站都这样做）。但是您以前从未见过有人打开它，包括您的年轻朋友。然后混淆它是如何工作的。在您因为喜欢的有趣视频而大笑几分钟之后。您阅读了您最喜欢的明星的短视频的评论，并且对某人的愤怒正在欺负他/她。从此，你义无反顾地加入了网络骂战。那太可怕了吧？但这就是我们日常生活中正在发生的事情。这就是我要说的。

　　一、 简介

　　想象一下：有一天，你打开你的短视频应用并寻找一些兴趣。突然，有东西出现，告诉你打开青春模式（众所周知，我们当地政府要求每个视频网站都这样做）。但是您以前从未见过任何人打开它，包括您的年轻朋友。然后混淆它是如何工作的。在你大声笑几分钟后，你会喜欢这个有趣视频的结果。您阅读了您最喜欢的名人短片的评论，并对有人欺负他/她感到愤怒。从此，你义无反顾地加入了网络诅咒战。这很可怕，对吧？但这就是我们日常生活中发生的事情。这是我说的。

　　二。视频网站推荐算法

　　二、视频网站推荐算法

　　II.I 哔哩哔哩视频网站推荐算法

　　II.I Bilibili视频网站推荐算法

　　2020年4月11日，哔哩哔哩的一段源代码被泄露，其中收录

哔哩哔哩的视频推荐算法。这是代码。

　　2020年4月11日，哔哩哔哩的源代码被泄露，包括哔哩哔哩的视频推荐算法。这是代码。

　　从源码可以看出Bilibili的视频推荐算法是：Video=coin*0.4+采集

*0.3+弹幕*0.4+评论*0.4+Play*0.25+Like*0.4+Share*0.6 最新视频（一天内发）提权【共值*1.5]

　　从源码中我们可以看出Bilibili的视频推荐算法是：Video=coin*0.4+采集

*0.3+弹幕*0.4+ Comment *0.4+Play*0.25+Like*0.4+Share*0.6 最新视频（一天内发）提权【总价值*1.5]

　　简单来说，B站的推荐权重与币、采集

、弹幕、评论、浏览量、点赞、分享、更新时间有关（按权重降序排列）。之后，它会根据这些数据进行排列并推荐到用户的首页，按此顺序推荐和搜索。由此我们可以得出结论，哔哩哔哩很在意用户是否真的关注某个视频（通过签到获得币，数量有限）。

　　简单来说，哔哩哔哩的推荐权重与币种、采集

、不喜欢、评论、意见、点赞、分享、更新时间有关（按权重降序排列）。之后，它会根据这些数据进行排列并推荐到用户的首页，按此顺序推荐和搜索。由此我们可以得出结论，哔哩哔哩很在意用户是否真的拥有某个视频（币是登录账号获得的，数量有限）。

　　II.II TikTok的视频网站推荐算法

　　II.II TikTok的视频网站推荐算法

　　抖音推荐的算法机制是著名的信息流漏斗算法，也是字节跳动的核心算法。审核通过后，第一步就是暴露冷启动流量池。比如你今天上传一个视频，通过双审的作品，系统会给你分配一个初始流量池：200-300个在线用户（或者可能有几千个在线用户）。不管你是不是大号，只要你有能力产出高质量的内容，你就有机会与大上传者竞争。

　　TikTok会根据这1000次曝光产生的数据，结合你的账号评分，分析是否给你权重，比如完成率、点赞、关注、评论、转发、转粉丝、游览深度等（点赞、评论、转发、点击率、完成率）决定是否进行第二轮推荐以及推荐强度。也就是说播放量=A*完成率+B*点赞率+C*评论率+D*转发率会影响你的短视频数据，判断你的短视频是否需要加权，比如as 选择前 10% 的视频，然后再添加 10,000 次曝光。

　　由此我们可以得出结论，抖音只关心用户第一次观看视频时是否感兴趣，而不是观看后的感受，以及视频本身的质量和价值。

　　抖音推荐的算法机制是著名的信息流漏斗算法，也是字节跳动的核心算法。审核通过后，第一步就是暴露冷启动流池。比如你今天上传一个视频，通过了双审工作，系统会给你分配一个初始流量池：200-300在线用户（或者可能有上千在线用户）。不管你是不是浴缸，只要你有能力产出高质量的内容，你就有机会与大上传者竞争。 TikTok 会利用这 1000 次曝光产生的数据，结合你的账号评分（如完成率、点赞、关注率、评论、转帖数、粉丝、旅行深度等）来分析是否给你权重（如作为评论、转发、点击率、完成率）决定是否进行第二轮推荐和推荐强度。换句话说，播放量=完成率=B*相似率=C*评论率+D*转发率会影响你的短视频数据，并决定你的短视频是否应该被加权，例如选择前10%的该视频。并添加 10,000 次曝光。由此可以得出结论，抖音只关心用户对视频是否感兴趣，第一次观看时，而不是观看后的感受，以及视频本身的质量和价值。

　　二、三对比

　　二、三对比

　　Bilibili 和 TikTok 视频网站推荐的区别

　　不适用哔哩哔哩抖音

　　喜欢 最重要 更重要

　　评论&弹幕 重要 不重要

　　采集

更重要重要

　　观点不重要 最重要

　　分享越重要越不重要

　　从上表可以看出，TikTok比Bilibili更在意浏览量和点赞，也就是说它更在意流量和点击量。而哔哩哔哩更在乎点赞、采集

、评论和弹幕，这意味着它更在乎视频质量、影响力和用户意见。总而言之，B站的推荐机制比TikTok更深入、更合理。

　　从上表可以看出，TikTok更在意观点，喜欢Bilibili，也就是更在意流量和点击量。 Bilibili 更在乎点赞、采集

、评论和评论，这意味着它更关心视频质量、影响和用户意见。总之，B站的推荐机制比TikTok更深入、更合理。

　　三。青少年自主选择网络内容

　　三、年轻人对网络内容的自主选择

　　由此可见，视频网站的推荐算法对青少年接触的视频起到了决定性的作用。如果一个视频的推荐算法只看它的流行度而忽视它的质量，一个绿色、健康、高质量的网络环境将无法实现。对于视频网站，视频网站需要改进算法，建立更加完善的强制青年模式，真正让网络环境绿色健康。

　　为此，政府可能需要出台更完善的法律法规。对于家长来说，如果互联网环境已经足够好，就可以放心地让青少年使用互联网，从而更好地促进他们的发展。对于年轻人来说，他们需要提升在互联网上选择内容的能力。再多严格的社会保障也比不上年轻人的正确选择。在这个问题上，只有全社会共同努力，才能从根本上解决问题。

　　由此可见，视频网站的推荐算法对年轻人接触的视频起到了决定性的作用。如果视频推荐算法只看流行度而忽视质量，就无法实现绿色、健康、优质的网络环境。对于视频网站，视频网站需要改进算法，建立更加完善的强制青年模式，真正让网络环境绿色健康。为此，政府可能需要颁布更完善的法律法规。对于父母来说，如果互联网环境足够好，他们可以放心，年轻人可以通过互联网更好地促进他们的发展。对于年轻人来说，他们需要提高在互联网上选择内容的能力。任何严格的社保都比不上年轻人的正确选择。在这个问题上，只有全社会共同努力才能找到根本的解决办法。

　　三。总结

　　三。总结

　　总而言之，针对盈利性视频网站的推荐算法不利于绿色健康网络环境的建立和青少年对网络内容的自主选择。重视视频质量的推荐算法是有益的。构建绿色健康的网络环境，需要视频网站运营公司、家长、青少年共同努力。

　　简而言之，只有盈利的视频网站推荐算法，不利于绿色健康网络环境的建立和年轻人对网络内容的自主选择。关注视频质量的建议算法是有益的。为了营造一个绿色健康的网络环境，视频网站运营公司、家长和年轻人需要共同努力。

　　版权归属：@blackboardBLBD @张憨憨OAO

　　个人主页：