关于快手火爆背后的算法逻辑分析，看这一篇就够了

社交就是一个圈子，个性化推荐最终会让内容的生产者和内容消费者进入到一个自己创造出来的只属于自己的圈子。短视频社交的目的当然也是为了更好的沉淀用户，提高留存。物以类聚，人以群分，说到底，我们不仅是看视频，而是通过看视频不断的感受自我存在感。个性化推荐从某种角度来说，会让我们找到跟我们相似的人，而这会增加用户留下来的可能性。

3、冷启动的需要

不设分类，不按照一定规则进行排序，去中心化的内容分发形式，其实是快手早期冷启动的需要，也是非常有效的方法。当快手在转型之初，会面临视频内容数量不足和质量不优的双重问题，因此需要一种产品形态，既可以满足冷启动的需要，同时又能让用户持续对产品有兴趣。

在产品策略上，选择去中心化的内容分发形式加个性化推荐，是从产品战略角度出发的，这个在后文会提到。而推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣倾向来预测用户未来的行为和兴趣，因此在没有大量的数据为推荐做先决条件之前，就需要考虑这个冷启动的问题。

4、提供用户最有用信息的需要

如果要做UGC的信息流产品就必然面临着随着时间迁移，数据量越来越多，用户就会面临信息过载的问题。推荐算法的目的之一，就是从海量的数据中过滤出对自己有用的信息。而快手的三个Tab的设计和个性化的推荐方式，某一方面来说，不仅是产品围绕社交设计的需要，更是出于信息过滤的考虑而设计的。

5、内容生产者和消费者之间的良性循环

算法的核心是理解，理解用户、理解内容、理解彼此之间如何交互，再根据理解进行匹配。如前文所说，最终需要着重考虑如何让人和人之间、人和内容之间以合适的方式触达对方。UGC视频数量巨大，从用户的角度而言，推荐系统的目的，就是为了帮助两类用户：

• 一类是内容消费者，在面对海量信息时，提供更符合消费者喜好的内容，帮助找到自己真正感兴趣的内容，并带给对方惊喜的体验。

• 另一类就是内容生产者的角度，目的就是能够顺利帮助他们曝光内容，得到广大用户的关注。

从平台的角度来说，作为一个UGC短视频社交平台，最重要的就是用户粘性，也就是需要提高并持续保持住自己的流量，唯一要做的，就是能够让内容生产者和消费者之间形成有效流转的闭环，实现内容消费者和生产者之间的双赢。

（编辑：西安站长网）

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