公示的算法机制机理内容明确提到影响一个著作的数据目标有著作的播放量、点赞、投币、收藏、重视以及共享等正向要素

引荐算法

经过安全算法，只要不违规都可以，但要玩转引荐算法就没有那么容易了，因为它的影响要素太多了，而且逻辑也多。

首要，公示的算法机制机理内容明确提到影响一个著作的数据目标有著作的播放量、点赞、投币、收藏、重视以及共享等正向要素，还有点踩、不感兴趣等负向要素。

其次，把这些著作经过上述数据目标会对一批内容进行综合排序，但并不是排完序就直接展示给用户。它还需经曩昔重、打散等处理环节，终究再输出终究的排序并展示给用户。

依照上面的解释，咱们或许看不懂，这里挖塘人画了一张图来协助咱们了解：

其中有两个首要的信息需要咱们重视，一个是著作的互动数据，另一个是著作的权重。

1. 互动数据

算法阐明里面提到两个方向的要素，即正反向要素。假如正向要素好，著作的引荐流量就好越多；反之就会削减引荐。

2. 著作权重

算法里的去重和打散等处理其实是在给入围的著作进行加权排序，它是经过各种系数计算得出的成果。

比如有ABCD四个账号别离发布了著作abcd，这四个账号的权重别离为1、2、2、1，著作的综合排序权重为2、3、2、1。

而依据加权公式：