借助國內外不同的信息和購物習慣，TikTok能夠做到，這是許多人無法想象的。揭示推舉算法的工作機制。如今，推舉體系不僅實用于TikTok，在任何社交平臺上都可以應用，這些體系每天向我們推舉各種各樣的服務，包含購物、流媒體、搜索引擎等，都得益于推舉體系的逐步完美。

一般情形下，推舉體系會依據用戶的愛好，依據用戶和運用程序的互動情形，做出初步的內容建議，如宣布的評論或者關注的賬戶。這有助于推舉體系深刻地評估用戶的偏好。

For You反應了TikTok上每個用戶的偏好，體系可以依據多種因素對視頻進行排序，從注冊成為新用戶開端，逐步調劑用戶行動，最畢生成個性化的“外包”體系。

這種用戶行動包含以下多個方面：

1、用戶交互：愛好或分享視頻、關注帳號、發表評論、創作內容；

2、視頻信息：包括詳細資料，如字幕、聲音、主題；

3、裝備和帳號設置：包含語言偏好設置、國度設置和裝備類型。

這些信息都由推舉體系體系處置這些信息，然后依據對用戶價值的加權盤算。綜合衡量，強指標將獲得較高的權重，例如用戶是否從開端到停止看長的視頻，或視頻的觀眾和創作者是否都在同一個國度/地域等，強指標將獲得更大的權重。

然而，也許有一種情形是，某一賬戶因其擁有較多的關注者而導致觀看次數增長，因此，關注人數以及該賬戶以前是否擁有過高質量的推舉視頻，并不在推舉體系盤算規模內。

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