Data+AI━━揭秘智能推荐：为什么抖音总能猜中你的下一个点赞?

原创 已于 2024-11-16 07:05:42 修改 · 1.4k 阅读 · 30 ·
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#人工智能 #大数据 #数字化 #个性化推荐

于 2024-11-14 22:35:32 首次发布

Data+AI━━揭秘智能推荐：为什么抖音总能猜中你的下一个点赞?

前言

“哎,这个推荐太懂我了!”
刷着抖音,下一个视频总能戳中你的笑点。打开淘宝,首页就显示你最近想买的商品。听网易云音乐,每日推荐的歌单仿佛读懂了你的心情…这些"神准"的推荐是怎么做到的?
在数据和AI的加持下,推荐系统正在成为企业的"印钞机"。亚马逊35%的销售来自个性化推荐,抖音用户平均每天刷89分钟,Netflix通过智能推荐每年节省10亿美元用户流失成本。这不仅是技术的胜利,更是对用户心智的精准捕捉。
有趣的是,当我们感叹"算法太了解我"的同时,又开始担心隐私安全。推荐系统正在经历一场变革,从简单的"猜你喜欢"向认知智能演进。这背后,是数据与算法的革新,更是Data+AI与人性的博弈。

[tu]

解密当代个性化推荐背后的数据与AI实践

刷着抖音看到喜欢的视频，打开淘宝跳出心仪的商品，浏览微博刷到感兴趣的话题…这些精准推送背后都离不开强大的个性化推荐系统。2024年，个性化推荐已渗透到我们生活的方方面面。随着大数据和AI技术的快速发展，推荐系统正在经历一场深刻的变革。

零售巨头亚马逊的数据显示，其35%的销售额来自个性化推荐系统。抖音依靠精准的算法推荐，平均用户使用时长达到89分钟。Netflix通过个性化推荐为公司每年节省10亿美元的用户流失成本。这些数字印证了个性化推荐在商业变现中的关键作用。

在这里插入图片描述

现代个性化推荐系统构建在海量数据和先进AI算法的基础之上。从数据层面看，系统收集分析用户的点击、浏览、停留时长等行为数据，结合用户的人口属性、兴趣偏好等画像数据，以及商品、内容的多维度特征数据。这些数据经过清洗、处理后进入算法层。

在算法层面，推荐系

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要用Python编写一个爬虫来获取抖音上点赞数最高的前100个视频的信息（包括视频ID和点赞数），你可以使用一些常用的库，如`requests`、`BeautifulSoup`和`selenium`。以下是一个简单的示例代码： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.common.by import By import time # 设置Chrome驱动路径 chrome_driver_path = 'path/to/chromedriver' # 初始化Selenium WebDriver service = Service(chrome_driver_path) driver = webdriver.Chrome(service=service) # 抖音URL url = 'https://www.douyin.com/' # 打开抖音首页 driver.get(url) # 等待页面加载 time.sleep(5) # 获取页面内容 html = driver.page_source # 解析页面内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找视频元素 videos = soup.find_all('div', class_='video-feed-item') # 存储视频信息 video_list = [] for video in videos: video_id = video.get('data-id') like_count = video.find('span', class_='like-count').text video_list.append({'video_id': video_id, 'like_count': like_count}) # 按点赞数排序 video_list.sort(key=lambda x: int(x['like_count']), reverse=True) # 获取点赞数最高的前100个视频 top_100_videos = video_list[:100] # 打印视频信息 for video in top_100_videos: print(f"Video ID: {video['video_id']}, Like Count: {video['like_count']}") # 关闭浏览器 driver.quit() ``` ### 代码说明： 1. **安装必要的库**： - `requests`：用于发送HTTP请求。 - `BeautifulSoup`：用于解析HTML内容。 - `selenium`：用于模拟浏览器操作。 - `webdriver-manager`：用于自动管理浏览器驱动。 2. **初始化Selenium WebDriver**： - 设置Chrome驱动路径。 - 初始化WebDriver并打开抖音首页。 3. **获取页面内容**： - 等待页面加载。 - 获取页面源代码。 4. **解析页面内容**： - 使用BeautifulSoup解析HTML内容。 - 查找视频元素。 5. **存储视频信息**： - 提取视频ID和点赞数。 - 将信息存储在列表中。 6. **排序和筛选**： - 按点赞数排序。 - 获取点赞数最高的前100个视频。 7. **打印视频信息**： - 打印视频ID和点赞数。 8. **关闭浏览器**： - 关闭浏览器。 ### 注意事项： - 确保安装并配置好Chrome驱动。 - 抖音的页面结构可能会变化，需要根据实际情况调整解析逻辑。
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