会根据自己的喜好、停留时间、点赞类型来判断自己喜欢哪种类型的视频和人比如自己在看宠物视频的时候点赞评论多并且停留时间长，在后面就很有可能推荐更多的美女唱歌跳舞视频那么好友推荐就跟上面的算法一样，这样在平台上找到自己喜欢内容之后大家就会留下，如此哦下去用户留存和活跃度就会慢慢提高!就是用来判断用户是否喜欢推送的内容的。
如果在抖音平台上面观看一些视频的时候，肯定也有人发现了，当自己喜欢某个视频时，就会推送同类型的视频，那么抖音平台是否是根据个人的喜爱来进行推送呢?
在抖音的后台系统中应该对于人群画像分类有非常详细的总结，会根据自己的喜好、停留时间、点赞类型来判断自己喜欢哪种类型的视频和人
比如自己在看宠物视频的时候点赞评论多并且停留时间长，看好几遍，那可能后面就为大家推荐的这种比较多，看唱歌跳舞的美女比较多，在后面就很有可能推荐更多的美女唱歌跳舞视频
那么好友推荐就跟上面的算法一样，根据大家的喜好匹配同一类型的人给大家，这样在平台上找到自己喜欢内容之后大家就会留下，如此哦下去用户留存和活跃度就会慢慢提高!
而且现在抖音的算法还在不断的细化、调整和升级，以后对于人群画像的区分就更加细致了，大家就很轻松能够找到自己喜欢的人
算法是什么?
在抖音的视频信息流中，有四个按钮，分别是关注、转发、评论、点赞
这几个按钮的作用，就是用来判断用户是否喜欢推送的内容的，不过还有一个参考指标就是完播率(就是看是否完整看完整个视频)
在转发、评论、点赞和完播这几个指标中，我们发现用户参与成本最大的是转发(因为现在已经将抖音的接口关闭了，用户想转发到必须下载下来再上传到)，然后依次是评论、点赞和完播
讲了这么多，我并不是要教你去研究抖音的算法机制，而是理解这里面的逻辑然后有针对性地在内容里去优化，去引导用户做出反应自己喜欢你的视频的动作，从而获得更高的推荐量