短视频软件开发，各种召回方式的排序

召回算法的出现是因为现在视频内容的不断增加导致的，当然召回算法如果说出现的源头，肯定要比短视频软件开发出现早，但真正应用到短视频平台却是因为视频数量增加导致的，召回算法考虑到了机器、成本、效率等问题，通过不同的算法与规则对视频内容进行筛选，挑出用户可能喜欢的内容，那么对于短视频软件开发的召回算法排序是怎么样的呢？

一、基于内容的召回

基于内容的召回包括标题、关键词、标签等，通过用户画像关联用户和内容，短视频软件开发会记录用户的观看习惯，内容推荐往往需要更长时间的积累，通过用户的观看历史确定用户喜欢的内容，内容推荐常用的关联算法是基于倒排进行的，倒排算法的key是视频的静态特征，按照不同规则对倒排进行排序。

二、冷启动召回

说完了老用户，我们来看看新用户短视频软件开发是如何推荐的，如果新用户在平台其他业务场景有过一定的画像积累，那会按照这部分画像进行内容召回，如果没有则会利用短视频软件开发现在主要推荐的内容进行推荐，现在平台什么视频热度最高、观看次数最多这些因素。

三、基于FM模型的召回

FM算法的核心在于特征组合，减少短视频软件开发中人工参与特征的组合工作，FM特征的数据结构通常包括User相关、ltem相关、类别相关的特征、历史行为数据特征等，通过不同的特征组合产生新的内容。

四、召回策略

有了用户类聚后，很容易得到其他习惯观看这类视频内容用户的喜好，可以说，研究一个用户等于同类用户的模板，之后再推荐可以按照这个模板进行，降低了平台的推荐难度和研究时间。

召回策略的应用主要是为了方便平台留住用户，对用户喜好有明确的划分，不论是从哪个方面，大概喜好也好，垂直邻域内的发展也好，都可以为平台之后的发展打下不错的基础，对用户来说召回算法没有什么不好，对短视频软件开发来说需要熟悉各种算法优缺点，保证能对平台起到正面的加速效果。

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