抖音、淘宝和小红书推荐系统对比

     先得区分这三个平台的核心业务：抖音是短视频内容，淘宝是电商，小红书是内容社区加电商。它们的推荐系统肯定得适配自己的业务特点。

   然后回想主流推荐技术，比如协同过滤、内容过滤、深度学习模型。得结合每个平台的特点来分析，比如抖音强交互，可能用实时更新的模型；淘宝需要处理用户和商品的多行为数据；小红书则注重内容和标签的深度结合。

抖音、淘宝和小红书是中国最顶级的互联网产品，它们的推荐系统代表了业界最高水平，但三者因业务形态和核心目标不同，推荐系统的设计和侧重点也有显著差异。

总的来说，它们都采用极其复杂的**混合推荐系统**，融合了数十甚至上百种算法模型，但可以概括出其核心的、主导的推荐逻辑。

1. 抖音：基于深度学习的沉浸式内容推荐

抖音的核心是无限刷新的短视频流，其目标是最大化用户的使用时长和沉浸感。它的推荐系统是内容导向的，堪称全球最顶尖的推荐引擎之一。

• 核心机制：协同过滤 + 深度学习模型

  1. 强依赖协同过滤：特别是物品-物品协同过滤（Item-CF）。你点赞、看完、分享某个视频后，系统会疯狂地给你推荐和这个视频相似的其他视频。这种“相似性”不是通过标签（内容过滤），而是通过海量用户的行为数据计算出来的（即：喜欢视频A的人，也很大概率喜欢视频B，那么A和B就相似）。

  2. 强大的深度学习模型：抖音的推荐核心是一个超大规模的深度神经网络模型。这个模型会消化所有输入信号：

     • 用户特征