短视频软件开发：推荐算法没有想象的那么复杂

推荐算法是现在的大研究方向，在短视频和直播平台软件开发中用户观看体验平台的重要性，而推荐的相关业务变得尤为重要，推荐算法的应用非常广泛，简单来说可以分为阶段召回和整理两部分，短视频软件开发推荐可以从两个方面进行。

我记得架构在召回率方面，准确率其实并不高，使用简单的模型或方法模拟用户偏好。具体方法如下:

1、协同过滤，用户偏好模拟通过推荐算法和协同过滤比较注意时间，用户偏好在短期内观察到的并不是最终推荐自用户，对于短视频软件开发来说，用户偏好是反复无常的，就像明天今天不喜欢一样，所以考虑实时回忆架构，你不能一直使用过时的信息。

2•根据用户的搜索记录，通过相似度算法计算出用户搜索记录附近的标签，返回一定的数据，准确获取用户最近在短视频软件上看到的视频内容。

3•通过用户画像确定标签，利用标签量化用户属性，达到描述用户的目的，为短视频软件的开发提供更多的用户信息。

第二，分拣阶段

排序阶段是对信息架构的补充回忆，通过这些信息让用户的偏好更加清晰，例如，一个用户喜欢看的视频游戏类，向他推荐三种不同类型的视频游戏，通过播种率等。更详细的信息确定用户喜好，不断缩小喜好圈，以实现短视频垂直领域软件开发的目的。

召回体系结构和排序阶段都有一个共同的主题，这需要注意信息的实时性和用户偏好的快速变化。尤其是短视频等平台的软件开发，内容过于丰富，无法在垂直领域找到用户偏好。

然而，召回架构和排序阶段也存在缺陷。例如，在用户偏好变化阶段，平台没有那么智能，会继续按照之前推荐的内容进行推荐，导致用户无法看到自己喜欢的内容，降低了用户使用短视频软件开发的兴趣。

大数据功能的使用需要短视频软件的开发，平台应该更加灵活地应对召回的弊端，提高平台对用户的掌握能力。