抖音的奇幻漂流：为什么TikTok让用户如此着迷？
TikTok正像风暴一样席卷全球 。 据Sensor Tower的数据显示 ， 这一短视频App在苹果应用商店和谷歌Play商店上的全球下载量已经超过了20亿 。 它背后究竟有什么魔力让人如此着迷？答案是机器学习推荐引擎 。坦白说 ， 谁不喜欢猫猫狗狗的搞笑视频呢？尤其是隔离在家时 ， 刷短视频是打发时间的最佳选择 。 但这只是TikTok取得成功的一部分原因 。 不到两年的时间 ， TikTok从小规模传播的App成为了2020年月活8亿、病毒式扩散的App 。
2020年1月 ， TikTok成为美国下载量最高的应用程序 。
TikTok全球下载量人们平均每天花52分钟刷TikTok ， 而Snapchat ， Instagram和Facebook的用户使用时长分别是每天26分钟、29分钟和37分钟 。
图源：Oberlo除了增长黑客策略 ， 这个60秒短视频App充满了玩梗、搞笑、舞蹈和才艺 。 它有业内最优秀的推荐引擎之一 ， 用户无需搜索 ， 也不用纠结看哪个博主 ， 轻点手指就会有个性化推荐的视频 。这种快速、简单、无穷无尽的快乐使人很难停止刷TikTok ， 有人称它为终极时间杀手 ， 占据所有的空闲时间 ， 以某种方式创造了一个现实扭曲力场——“TikTok 5分钟等于现实生活1小时” 。本文将讨论TikTok如何运用机器学习技术 ， 通过互动分析用户的兴趣和喜好 ， 并为不同的用户展示个性化的视频内容 。推荐引擎对数据科学界来说并不陌生 。 有人认为它是上一代的AI系统 ， 确实 ， 它不像图片识别和语言生成技术那样有着炫酷的影响力 。 但尽管如此 ， 推荐引擎依然是主流AI系统之一 ， 应用广泛 ， 几乎所有线上服务及平台都使用推荐引擎系统 ， 比如YouTube的视频推荐、亚马逊发送的促销邮件、浏览kindle书店时出现的“你可能也喜欢的书”推荐 。戈麦兹·乌里韦发布的研究报告以及Netflix产品总监尼尔·亨特都称 ， 个性化和推荐的结合每年给Netflix省下的钱超过10亿美元 ， 80%的用户都从引擎的推荐列表中选择视频 。那么是什么让TikTok与众不同的呢？一起来看看吧！
推荐引擎介绍有太多关于推荐引擎的有用文章和网课 ， 本文不再一一赘述 ， 下面两个资源有助于对推荐引擎建立基本了解：· 从零开始创建推荐引擎的综合指南（阅读时间约35分钟 ， 复制python代码需40-60分钟）：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/· 吴恩达的推荐引擎（视频时长一小时）：https://www.youtube.com/playlist?list=PL-6SiIrhTAi6x4Oq28s7yy94ubLzVXabj除了基础部分 ， 产业化的推荐引擎需要强大的后端和架构设计才能实现一体化 。 下面是一个基本示例：
推荐引擎一个实时推荐系统应该有坚实的数据基础（用于收集和存储数据）来支持多个顶部抽象层（包括算法层、服务层和应用层） ， 通过这些抽象层解决不同的商业问题 。
TikTok推荐引擎的设计原型
图源：unsplash“以用户为中心的设计”是这一原型的核心 。 简单来说 ， 从冷启动期的后台调整到为活跃用户提供明确推荐 ， TikTok只会推荐用户喜欢的内容 。如果用户点击了舞蹈视频 ， 一开始看到的内容就定制为这一娱乐类型 ， 随后的机制是跟踪用户行为 ， 进行进一步分析 ， 最终提供该用户独有的精准推荐 。高级工作流如下所示：
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