TikTok风控问题和账号关注问题的解答

这篇博客探讨了TikTok用户无法关注他人可能的原因,包括关注数量超标、平台更新维护以及账户问题。同时,文章详细介绍了TikTok的四大风控措施,涉及网络风险控制、设备数量限制、异常行为识别和新账户管理,强调了正常用户行为的重要性,以及如何避免触发风控机制。

很多用户刚注册TikTok的时候正常的使用,就会出现不能关注别人的情况,这种情况是为什么呢?今天就跟大家分享一下。首先不能关注别人的情况有很多,但是主要是下面的原因。 

1、关注的数量超标:我们每天都会有个关注的上限。如果一天关注的用户太多,可能会引发这种情况。一般不需要处理,第二天会自动解决。

2、TikTok更新维护:如果碰巧赶上更新维护,也可能会遇到意外情况,TikTok经常有更新和维护,尽量不要赶上维护的时候去操作。

3、账户有问题:很多新注册的账号或者有违规行为的账号都不会关注。 

那你知道TikTok的四大风控是什么吗?

1、网络风险控制和零播放的很大一部分原因也可能归因于网络

首先,检查IP是不是原生IP,许多人使用自己的网络,你可能是原来的渠道,本地的IP大多数不能发送作品,这个是影响你的作品能否发布的关键。

2、设备数量的风险控制

一个网络下最多可以连接两到三个设备,一个路由器可以连接大约五个设备,但你连接的设备越多,出问题的可能性就越大。

3、异常行为风险控制

如果你在注册账户后疯狂地点赞、关注和发送作品,这是一种异常行为,因为正常用户不会这样玩。你应该像正常用户一样看到你喜欢的作品,然后喜欢和关注它们。你不能经常发作品。

4、新账户风险控制主要有四个

第一、不能经常注册,比如手机或者一个IP,每天注册多个账户是不好的。如果你注册了一个新号码,不要急于发送作品。你必须先保留号码,刷视频,喜欢,评论,然后关注;

第二、不符合正常账户活动,这意味着TikTok识别你不像正常用户。目前,它不是很严格。不要使用低端机型,基本上没有问题;

第三、工作的风险控制,你可以在提高数量后发布视频,但你必须在第一天发布一个,第二天一到两个,第三天两到三个,然后两到三个,不要太频繁;

第四、网络风险控制,跨国IP、跨区域IP切换会直接导致封号,需要培养检测IP习惯;

第五、账号换绑风险控制,如邮箱换绑,如果您在一个月内频繁更改电子邮件,您的帐户将直接关闭。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定制理论基础Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时问题,如机器人制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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