短视频推荐算法中的数据收集是怎样的？
1.用户行为数据
浏览历史：这是最重要的数据之一。算法会记录用户观看过的视频，包括视频的主题、类别、时长等信息。例如，如果用户经常观看体育赛事的短视频，系统就会标记用户对体育内容有兴趣。
点赞、评论和转发：这些互动行为能够强烈地体现用户的喜好。点赞表示用户对短视频内容的认可；评论则反映了用户更深层次的想法，可能是对内容的提问、补充或赞美；转发意味着用户希望将这个视频分享给更多的人，也说明用户认为这个视频有较高的价值。比如，一个用户频繁点赞和评论美食制作短视频，并且经常转发给朋友，算法就会判定该用户对美食制作内容有较高的兴趣。
关注列表：用户关注的账号代表了他们长期感兴趣的内容领域。如果一个用户关注了许多健身博主，那么算法会倾向于认为该用户对健身相关的短视频有持续的需求。
搜索记录：用户在平台内的搜索关键词也能体现他们的兴趣点。例如，用户搜索 “旅游攻略”，说明他们可能正在计划旅行或者对旅游相关的短视频感兴趣。
2.视频内容数据
标签：创作者在发布短视频时会给视频添加标签，这些标签通常描述了视频的主题、类型、风格等关键信息。比如一个旅游短视频可能会被贴上 “旅游”“风景”“攻略” 等标签。
视频类别：平台会对短视频进行分类，如生活记录、知识科普、才艺展示等类别。这有助于算法在推荐时，从相应的类别中筛选出符合用户兴趣的视频。
视频时长、画质等基础信息：这些因素也会在一定程度上影响推荐。例如，对于喜欢快速获取信息的用户，算法可能会推荐时长较短的短视频；对于对画质要求较高的用户，画质较好的短视频可能会优先被推荐。
