视频号最新推荐算法机制公布！-龙腾网络
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今天我们来分享一下微信视频号的推荐算法机制。
根据最新公示的微信视频号个性推送算法的介绍，视频号会从精选文献库里个性化选取访客感兴趣的文献推荐给访客，从而实现个性化推荐，下面挖塘人就为大家通俗易懂地解析一下这个推荐算法。
从微信视频号个性化推送算法机制机理的介绍中可以清晰地知道，我们的文献需要通过以下几个环节，才能推荐给访客。
根据微信视频号的配套设计，它的召回有三个频道，即关注、朋友、推荐。
关注频道主线是召回该访客关注账号发布的文献，支线是本地文献，好友发布的文献以及访客可能感兴趣的文献。
朋友频道主线是召回该访客好友点赞的文献，支线是该访客可能感兴趣的文献，好友看过的文献等。
推荐频道主线是召回主要是该访客可能感兴趣的文献，支线是好友看过的文献，新闻热点等文献。
而且，视频号的召回是实时的，比如你看了一个高考查分的视频，给算法的数据反馈不错，那么你接下来就会多次看到高考查分的视频。
上面的召回环节是从文献库里初步筛选文献，在数量上会比较多，而排序则是更精细化的筛选，一方面是通过视频的播放量、点赞、评论、分享、关注等数据指标进行筛选排序，过滤掉评分比较低的文献；另一方面去掉一些视频品质差（包括画面模糊、声音卡顿等）或者文献品质差（包括同质化文献、没有实质性文献）的文献，所以经过排序后，进入推荐池的文献在数量上会少很多。
混排环节一般使用的是融合排序算法，这个和之前分享的b站算法类似，都是给作品进行加权计算，最后得出最终的排序并展示给访客。下面我们列举一个细化一点的例子来帮助大家理解。
假设ABCD四个账号分别发布了作品a、b、c、d，混排的动态加权公式为：最终排序分=文献权重分*0.8+文献热度分*0.1+账号权重分*0.1，其中文献权重分的指标包括播放量、播放时长、点赞、评论、分享、关注等，文献热度分是根据搜索指数动态变化的，账号权重分包括账号的粉丝量、活跃度、违规行为等指标，下面我们分别给四个作品随便赋个值。
根据上图的结果，我们看到最终的排序结果是a、c、b、d。