快手的产品思路是，交互简单易懂，反过来积极影响算法。

组合各种推荐算法，覆盖用户不同的需求，以达到尽可能推荐的视频都是用户想看的。

架构整体规划，用户使用产品的流程中，全部都影响算法，达到产品的个性化，千人千面。

特点是通过全方位的数据，精准刻画出用户画像，针对不同的用户，推荐其愿意观看的视频，以提升视频观看率和增强用户粘性。关键点在于不停根据用户发生的行为分析用户意图。

算法推荐 

快手没有视频类别和视频热点的概念，只是以播放量和红心数量来交互瀑布流形式展示内容，同时还考虑到时效性，优先展示一天内的视频。

算法原因。快手的产品战略上不是培养大V，反而是要限制大V的发展，所以没有排行，不会主观引导流量。

红心这个行为是比播放量更核心的用户行为，因为他是反应与用户有关的信息。

推荐方法覆盖不同需求

登陆后三种不同的推荐TAB，组合不同的推荐方法。关注，发现，同城，默认是发现，展示逻辑是上面说的交互影响算法，关注TAB里展示所有用户之前关注的创作者视频。同城则是系统给予LBS数据匹配附近人发布的视频，它强调调整的是视频生产者与观看者之间的实际距离。

围绕用户核心行为设计，教育用户的同时有助于用户的沉淀。

多种推荐算法重叠，弥补不同算法的缺陷，推荐结果更加精准。

持续维持内容消费者与内容生产者的关系和纽带。

发现TAB是协同推荐系统和内容过滤系统这两种推荐方法结合的结果。

协同过滤系统主要通过用户历史观看爱好，行为，分析用户兴趣给予推荐，它的缺点就是不能冷启动，抖音的算法比较适合冷启动。

内容过滤系统，给用户推荐他们之前喜欢的视频内容相似的其他视频。

系统收集的主要显性行为包括，点爱心，评论，观看视频长度，减少增加某类视频阅读等等。

内容推荐系统的核心是计算两个视频在内容上的相似度。通过视频的标题或者表述，发布位置，评论等抽取某些关键词给视频打赏标签，快手完全交给机器来完成。

关注这个TAB下，主要根据时间维度随机展示关注的创作者视频，更像微信朋友圈。这个栏目中用户喜好已经很明显了，不需要其他东西来干扰用户决策，关注提供了一个让内容消费者与内容生产者能持续交流的纽带。

同城TAB，通过用户发布时候的位置，进行推荐，主要根据距离远近来排序，其中优先展示买了头条和正在直播的用户，提高内容生产者的曝光可能性，增加用户社交关系链，为用户的沉淀提供更多可能。