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短視頻的內容推薦與分發是一個復雜且關鍵的過程，以下是對其的簡要介紹：
1.推薦機制
      抖音：采用深度學習模型和去中心化推薦機制，通過神經網絡預估用戶行為。它利用多模態特征識別技術，對視頻的文本、視覺、音頻特征進行深度分析，再根據完播率、點贊率、評論率等用戶行為指標綜合計算，決定視頻的推薦程度。
      小紅書：以 CES 評分（社區參與度評分）為核心，采用 “內容標簽 + 用戶標簽” 的雙向匹配機制。系統通過 NLP 技術提取標題和正文中的關鍵詞，與用戶興趣標簽匹配，并根據互動數據計算 CES 分數，分數越高越有可能進入下一級流量池。
      視頻號：核心邏輯是 “私域流量撬動公域流量”，內容權重約占 50%，社交關系鏈權重較高。用戶點贊和互動后，其微信好友可能看到該內容，形成第一波推薦，之后再基于用戶行為標簽與內容特征標簽的匹配，進行個性化推薦。