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抖音算法的特点和推荐机制抖音算法的方式为：流量去中心化算法。这种算法的特点表现在以下几个方面：①智能分发抖音是中心化的流量分配，即使是0粉丝账号发布的视频，抖音也会将他推荐给匹配的人群。一般新视频的流量分发以附近和关注为主，同时根据粉丝标签和视频标签匹配不同的流量池。②叠加推荐是指抖音会给新视频分发100播放量，当转发超过一定数量，算法就会判断视频为受欢迎内容，自动给视频加权。③热度加权只有经过大量粉丝的检验，被层层热度加权后才会进入抖音的推荐内容池，接受几十、上百万的大流量洗礼。其热度评判标准包括两个方面：第一、热度权重的参考次序：转发量>评论>点赞量第二、根据时间择新去旧：除非有大量分析模仿跟拍，一个火爆视频最多持续一周。 为了流量，视频是不是只能隐藏不能删除？不是。抖音平台只会保留近7天的数据，删除视频不会影响后续的视频播放量，也不会影响用户之前的点赞数据以及平台对于账号模...