对于小伙伴都关心c 中二维数组作为参数传递和二维数组如何作为参数传递的话题，你都想知道有那些呢？接下来让小编带你了解一下。
本文以微信视频号的个性化推送算法为例，分析其算法机制。作者以回忆、排序、洗牌为例，方便读者理解。希望这篇文章能够对您有所帮助。
前几天，我们在《B站推荐算法机制揭秘！》中分析了B站的推荐算法机制。》，今天我们来分享一下微信视频号的推荐算法机制。
根据最新公开的微信视频号个性化推送算法介绍，视频号会亲自从精选内容库中挑选用户感兴趣的内容推荐给用户，从而实现个性化推荐。
下面挖坑人就为大家深入浅出地讲解一下这个推荐算法。
从微信视频号个性化推送算法机制的介绍中，我们可以清楚地知道，我们的内容需要经过以下几个步骤才能推荐给用户
1.回忆
根据微信视频号的产品设计，其召回有三个渠道，分别是关注、好友、推荐。
关注渠道的主线是回忆用户关注账号发布的内容，支线是本地内容、好友发布的内容以及用户可能感兴趣的内容。
好友频道的主线是回忆用户好友喜欢的内容，支线是用户可能感兴趣的内容、好友看过的内容等。
推荐频道的主线是回忆用户可能感兴趣的内容，支线是好友看过的内容、新闻热点等内容。
而且，视频账号的召回是实时的。例如，如果你观看了一个高考查成绩的视频，并且反馈给算法的数据很好，那么你以后会多次观看这个高考查成绩的视频。
2.排序
上面的召回环节是对内容库中的内容进行初步筛选，数量上会比较多，而排序则是更精细化的筛选。
一方面，根据视频播放量、点赞、评论、分享、关注等数据指标对内容进行筛选和排序，过滤掉评分相对较低的内容；另一方面，它会删除一些视频质量或内容质量较差的内容。
因此，经过排序后，进入推荐池的内容数量会少很多。
三、混排
混合排序过程一般采用融合排序算法，与之前b站分享的算法类似。它是对作品进行加权计算，最终得到最终的排序并展示给用户。
我们举一个更详细的例子来帮助你理解
假设ABCD的四个账号分别发布了作品a、b、c、d，则混合排列的动态权重公式为
最终排名得分=内容权重得分08+内容流行度得分01+账号权重得分01
其中，内容权重分的指标包括播放量、播放时长、点赞、评论、分享、关注度等。内容热度分值根据搜索指数动态变化，账号权重分包括账号数等指标。粉丝、活动和帐户违规行为。
我们给四幅作品分配随机值
根据上图的结果，我们可以看到最终的排序结果是a、c、b、d。
当然，视频号的最终排名公式比这个例子更复杂，而且还是动态的，所以很难“赶上”视频号的推荐算法，但我们可以找到一些方法，从视频号中获得更多的流量。数据方法的视角，因为算法是基于数据的。
首先，在回忆过程中，我们可以在作品中植入多个垂直兴趣标签。
比如，对于一段短视频运营内容，我们可以在同一领域嵌入多个标签，如自媒体、短视频运营、运营技巧等。这样可以方便算法根据标签将作品收录到相关的作品库中。
同时，地理位置、用户互动、用户基础等数据维度也可以适当扩大作品的曝光度。
其次，在排序环节，为了让我们的作品顺利通过这个环节，我们需要保证作品的视频质量没有题，内容的质量也不错。
同时，在作品数据方面，我们可以适当引导用户交互，比如引导点赞、评论、转发等，可以提高作品的权重分数。分数越高，越容易进入下一个环节。
最后一部分是洗牌环节。由于视频号的推荐算法是动态的，如果用户多观看某种类型的视频几次，那么接下来就会出现很多同类型的视频。
假设你的视频已经进入推荐列表并排名第二。按照正常逻辑，用户看完上一个视频后就会看到你的作品。
但该用户已多次观看上述视频并停留较长时间。这时，算法收到的数据反馈会动态召回与之前视频类似的作品，你的作品将不会被推荐。
这种机制既有优点也有缺点。好处是你的作品也能被其他作品“回忆”。不好的是，出现上述场景，而且已经是你的了，只不过是动态召回的。
基于这种情况，我们无法控制算法。但如果我们的作品权重、账号权重、内容热度等得分都不错，那么该作品在推荐中排名第一的机会就很高，这样推荐流量就不会因为动态召回而流失。
以上就是今天的内容，希望对您有所帮助。
作者Ponddigger，微信公众号Ponddigger
本文最初由PondDigger发表在《人人都是产品经理》上。未经许可，禁止
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
本文观点仅代表作者本人，大家都是产品经理仅提供信息存储空间服务。
本文对c 中二维数组作为参数传递和二维数组如何作为参数传递的题作详细解，希望对诸位网友有所帮助。
No Comment