大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电商商品推荐规则的问题，于是小编就整理了2个相关介绍电商商品推荐规则的解答，让我们一起看看吧。
快手直播推荐算法？
快手的算法驱动只要有以下三种：
1、流量池分配
快手的流量池，是指作品因获得不同曝光率而得到的不同流量位置。快手对于任何一个作品，甚至是广告作品，都会分配一个基础的播放量，这个播放量大概为0-200次，而150-200次，这个区间的播放量数据非常的重要，因为快手会根据作品的点赞率、评论率及转发率来判定是否要推送到下一个流量池中。
2、叠加推荐
快手新视频分布的时候系统会分配一定的推荐量，当短***的热度不断的上升，系统会通过加权的方式给予短***更多的推荐，除此之外，系统还会根据短***的播完率、点赞数、评论率和转发率得出推荐数，因此，要想获得更高的叠加推荐，我们可以通过短***的标题引导用户进行评论等。
3、热度加权
快手短***的热门短***的播放量一般都是在百万次的播放级别的，他们的点赞数、评论率和转发率也是出于瑶瑶领先的状态的，这是因为这些短***是经过一层层热度所带来的结果的。
在快手中内容的主力军是短***。那算法是如何识别***，我们又该如何根据算法规则，制定更容易被检测到的内容呢？
机器无法通过一次识别就判断***是哪种题材、是否受欢迎。因此当一条***上传到快手，机器先会抓取一些特征，如主体、表情、场景、声音等来提取信息。根据这些信息做猜测，投放到用户池中做灰度测试，从而得到不断的验证。
根据以上过程我们就可以发现，想要内容受平台喜爱，可以在特征上下功夫，如炒鸡的账号，我们可以在***标题和文案上突出炒鸡、美食等内容特征，还可以在评论区加入炒鸡很好吃 等词汇给***打标签，帮助机器快速识别并推送给精准的目标受众。
头条的推荐机制是怎样的？
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笔杆子时代，你动手了吗？
随着写作时代的到来，能用笔杆子解决的事情，从来都不用枪杆子来办了。无数人兼职投入自媒体大军，生产了千万级别的文章、图片、***等内容。
但，大家都会遇到一个问题：为什么感觉某篇文章内容挺好的啊，但推荐量和阅读量会这么低。
比如我前几天发的一篇文章，推荐量只有2600，阅读量也才100多个，我同期文章至少是这个数据的几倍多。
但更让我费解的是，没多久，我就收到了短信，这篇文章因为写的好，被评为了青云***优质图文奖，还奖励了300块钱，顿时让我摸不着头脑了。（这篇文章的链接见文末“阅读原文”）
客观而论，这篇文章写的的确很用心，获奖虽然有些意外，但也可以接受。推荐量很低，我也能接受，以为内容略有专业烧脑。但当两件事同时发生，矛盾就凸显了。
为什么能获奖的优质内容，推荐量和阅读量会这么低。为什么推荐量和阅读量很高的内容，却获不了奖。带着这个疑问，我读了很多相关的“书”。终于，在一本书里摸到了门道。
头条的推荐机制是怎样的？今日头条的推荐机制的第一条就是原创，非原创不可上推荐，原创是就最底的底线就是生存的生命线，因为原创才能产生更多的思想火花的碰撞，才能引起百花争鸣，才不会千篇一律，没有新意，让人产生厌烦之感。如果每一篇文章都是在重复别的言论那对读者来讲是没有兴趣的。
其实你的文章要能引起别人的讨论和点赞，只有别人对你文章的认同那么你的文章被推荐的机会就会比别人多，你要让你的文章有个性化，有自己的风格，有自己的独到之外，文章审核通过后短时间获得的阅读量、点击、互动越多，相应的展现也会推荐越多。最后还要保证你文章具有很好的质量，这点肯定是必须的，这一点做好了，你的文章获得推荐的机率就很大。
头条的推荐机制还是不错的，但有一点应该要注意的就是不能发一定不合适宜的言论，要注意去看规则，不要有意无意的去违反规定。
欢迎关注我，一个程序员老司机，和你分享编程、运营、需求等等经验和趣事。
自己去年运营了一个头条号，下面和你分享一些头条推荐的经验。
垂直领域很重要
我们***设头条推荐程序就是一个推荐机器人，那么这个推荐机器人对于推荐内容的第一个要求就是内容的垂直领域，比如你今天写这个领域的文章、明天写另一个领域的文章，那么机器人就认为你很不专一，因为她也会像女人一样明白，一个男人如果对很多女人有爱，那还有什么精力好好对自己，所以，要得到好的推荐量，你必须只能够写一个领域的文章或者内容。
第一次推荐很重要
当机器人觉得应该推荐你的文章后，它首先会抽取出文章里面的关键词标签，然后将这个内容推荐给和这些关键词标签对应的用户，如果这些用户点击阅读了你的内容，并且如果停留时间很长（也就是专心读了你的内容），那么推荐机器人就会认为你的内容对用户来说，是他们感兴趣的、有价值的内容，这样推荐机器人第二次就会加大推荐量，这样你的文章阅读量就这样增加了，如果还有用户评价了你的文章，那么恭喜你，你的推荐量又会提高了。
原创性是推荐的门槛
如果你的文章内容是纯原创的，那么推荐机器人会优先考虑，否则，发现你的文章是搬运***粘贴的，那么基本上得不到推荐。
到此，以上就是小编对于电商商品推荐规则的问题就介绍到这了，希望介绍关于电商商品推荐规则的2点解答对大家有用。
