有哪些热门的短视频平台算法机制？

以下是一些热门短视频平台的算法机制：

1.抖音

兴趣推荐算法：分析用户过往观看内容，预测其兴趣偏好，推送相关视频。

互动算法：根据用户互动历史，推荐其互动频繁账号的内容，促进持续观看。

社交关系算法：基于社交网络，推送好友互动过的热门视频，增强社交体验。

热点追踪算法：关注流行趋势和热门话题，将相关内容优先推荐，确保热度。

内容质量评估算法：检测短视频播放质量、点赞率、评论率等，加推优质内容。

新用户算法：为新用户推送广受欢迎的基础内容，助其融入平台。

2.快手

去中心化流量分配算法：作品都有基础播放量，一般在 0-200 次，根据点赞率、评论率及转发率决定是否推送到下一个流量池。

叠加推荐算法：新短视频发布有一定推荐量，热度上升后系统加权推荐，根据播完率、点赞数、评论率和转发率得出推荐数。

热度加权算法：各项数据对热度加权影响的重要程度为转发率＞评论率＞点赞率，经过热度加权进入大流量池。

内容标签匹配算法：抓取视频内容打标签，推给相同兴趣标签的用户，根据打开率、点赞数、评论数等是否满足阈值来决定是否进一步推荐。

3.小红书

NoteLLM 算法：用于解决短视频内容到内容笔记推荐问题，通过 “笔记压缩提示词” 将笔记浓缩成特殊 token，借助对比学习方法学习潜在相关笔记的嵌入关系，还能对笔记总结并自动生成标签或类别。

SSD 算法：即滑动频谱分解方法，用于解决多样化信息流推荐问题，通过将内容序列视为时间序列，利用频谱分析分解其滑动表示，平衡推荐内容的质量和多样性。

权重算法：账号权重受原创率、垂直率、内容质量率、账号活跃率、账号等级、品牌合作人与签约 MCN 等因素影响；笔记权重规则包括原创性、转化率（转发＞评论＞收藏＞点赞）、内容长度、关键词、标签与话题等。

推荐规则算法：有机器算法推荐，根据用户行为数据个性化推荐；阅读延伸推荐，基于用户已浏览内容推荐相关笔记；社交关系推荐，展示关注的达人和朋友动态；地理位置推荐，展示附近用户的笔记；还有编辑精选官方推荐优质内容。