1.興趣推薦算法通過分析用戶的觀看歷史、點(diǎn)贊、評(píng)論和分享等行為的數(shù)據(jù)，了解用戶的興趣和偏好，找到與用戶興趣相似的其他用戶，根據(jù)用戶的興趣推薦相關(guān)的視頻內(nèi)容。
2.內(nèi)容特征算法通過分析短視頻的標(biāo)題、描述、標(biāo)簽、關(guān)鍵詞等內(nèi)容特征，提取出與用戶興趣相關(guān)的特征，根據(jù)這些特征推薦相關(guān)的短視頻。
3.用戶畫像算法通過收集用戶的個(gè)人信息和行為數(shù)據(jù)，建立用戶畫像，了解用戶的特征和喜好，從而更好地為用戶推薦合適的內(nèi)容。
4.深度學(xué)習(xí)算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，對(duì)短視頻的內(nèi)容進(jìn)行特征提取和分類，根據(jù)用戶的興趣和行為，推薦與用戶喜好相關(guān)的短視頻。

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