个性化推荐的新突破：抖音解锁用户行为学习上限

过去，人们会有一个误解：手机APP是通过窃取用户个人隐私来形成用户画像、了解用户，从而为其提供定制化服务。

实际上，算法是通过行为来了解用户的。在抖音App里，你看过的每一个视频、点过的每一个赞、留下的每一个评论、或者每一次快速划过，都构成了你的“行为历史”。这一长串行为历史就像一本“兴趣日记”，你的内容兴趣、偏好、使用习惯都藏于其中。

推荐算法正是通过历史行为去学习了解每一位用户，带来千人千面的个性化服务。

海量行为数据背后的性能挑战

推荐系统总是期待用更多历史行为