关于快手火爆背后的算法逻辑分析，看这一篇就够了

从界面上可以发现，用户录制好视频，输入一段描述性文字即可发布。系统在用户发布后会进行内容的识别和判断，然后以某些方法来划分视频，比如计算某些视频的相似度。通过视频的标题或描述、发布位置、评论等抽取某些关键词或给视频打标签，再根据某些模型计算视频相似度来进行推荐。目前看快手没有让用户自己打标签，而完全交由机器来执行。

那么，“同城”这个Tab，即是通过用户发布时的位置，进行推荐的。目前看，主要是根据距离的远近来排序，优先排序近的。但这个栏目中，会优先展示买了头条和正在直播的用户。作用其一，是提高内容生产者的曝光可能性，其二，增加用户的社交关系链，为用户的沉淀提供更多可能。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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