tiktok弹幕获取(启示哪个app能播放)

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老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于tiktok弹幕获取和启示哪个app能播放的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享tiktok弹幕获取以及启示哪个app能播放的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

短视频系统及大数据推荐机制

三个商业维度决定了短视频已经成为主流，分别为网络流量趋势，信息高效传达，变现价值能力。这三个方面的分别为平台，用户，创作者满足了各取所需的形态，这是实际价值的存在点。

网络流量趋势顾名思义，则是网络平台的唯一KPI。网络平台拥有越多的活跃用户就越证明该平台的成功，每一个网络巨头无一例外都是利用自身的流量，获取市场的广告效益，所以平台只有拥有流量才会成为具有实际价值的平台。

信息高效传达则是针对用户而言，能够在网络平台上获取到自己需要的信息更高效的方式。无论是娱乐，财经，体育，知识，消费各方面的视频内容都是对网络1.0时代以图文为主的博客，新闻知识获取渠道的升级。视频的每一帧都可能涵盖成百上千字的文字内容，在这个数据爆炸的时代，提高获取内容成本是对用户的一次体验升级。

变现价值能力，这是对于创作者的努力创造优质内容的原动力。这三者的高效配合形成一个正向循环齿轮，这样蛋糕就会越做越大。

我个人认为一个优秀的短视频平台需要具备以下3个方面：

(1).视频的实时性，热点性，个性化推荐

(2).检索提取干货信息，作为更高效的搜索引擎

(3).有娱乐性，实用学习性，传播性

2020年8月份科技部明确指出将基于数据分析的个性化服务推送服务技术列为限制出口名单，这必然会让大家联想到最近抖音海外版Tiktok的出售风波。因为推荐算法一般是根据海量app用户信息经过核心算法服务进行建模计算出来的。这里面包含大量用户隐私数据，核心算法技术积累，所以在目前初步人工智能时代，算法的重要程度在日益加重。

说到推荐算法则不得不说到机器学习，在抖音热门推荐区推荐的视频都是通过对每个用户进行建模后根据权重进行个性化推送的，平台也会通过计算点赞概率影响排序顺序，然后推荐给用户。用数学来表示的话：

针对已知用户，视频和环境和未知行为，比如点击去预测它产生的概率，这就是推荐算法的核心。

(1).特征X：用户，视频，环境

比如用户年龄就可以作为特征，根据不同年龄进行特定内容推送，越多的特征可以帮助更好的帮助我们去给他们挑选感兴趣的内容。更多的用户特征也可以从用户的手机型号，来自哪里，收藏内容标签，观看停留时间，兴趣标签；当然也可以从视频内容获取特征信息，视频标签，用户评论信息提取，视频类别，视频的平均点击率，弹幕内容，评论量，转发量；用户在什么样的环境中看到的视频，白天或者晚上，使用手机看到的还是电脑看到的。很多做推荐算法的工程师会花很多时间用在制作一些特征的工程，用机器去实现用户的标签或者视频内容的理解，这部分是构成了推荐算法很重要的一部分。等到我们的特征准备完毕，就可以作为我们的输入去送给我们的模型，也就是Fx函数。

(2).构建模型F（y|x）

目前主流市场上有2种模型，第一种是基于树的模型，就比如说决策树。在实际的推荐算法工程里，这个决策树模型可以制作得非常深，并且根据板块门类的划分也可能不止一颗树，可能是很多树构成，相关树之间通过关联主键进行连接，一起加权构成了一个决策树的森林，它们会合在一起去做一个推荐算法，模拟计算Fx函数。另一种模型是基于神经网络去做的一些数据的拟合。（模型见图1）

第二种是基于人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）简称连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为的特征，进行分布式并行星系处理的算法数学模型。这种网络以考系统的复杂度，通过调整内部大量节点之间的相互关连的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是一种数据挖掘的方法，不仅可以使用与决策树大体相同的方式预测类别或分类，而且还能更好的确定属性之间的关联强度（模型见图2）。通常构建神经网络模型个人比较推荐RapidMiner，通过Excel或者DB导入各类不同属性的分类数据，比如医院里病人的血脂，体重，体温等各类指标数据，然后进行流程连接并设置条件，最终得出神经网络数据结果。

(3).制定目标Y

需要预测的位置行为Y指的就是推荐权重，通过一系列数据计算得出这类视频是否适合推荐给用户观看。

这也是很多短视频平台，一直以综合互动量为考核内容创作的最终指标。

机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。这里举一个生活中的案例说明这一点，某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。

机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让程序变得更聪明些。那么如何让程序变得更聪明一些喃？则需要利用算法进行数据训练并在过程中对数据预测结果集进行效验。

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（LogisticRegression）和反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM.）等。

在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）

数据分析-如何选取数据指标

如何去选择数据指标？在明确此问题之前，我们首先要确定的问题是，数据指标的目的，就是它服务于什么？

服务于一个产品的长期目标：比如对平台生态的把控，只要这个平台存在这个需求也就一直持续的存在，是一个非常长期并且持久的需求

服务于一个短期需求：比如我们的监控体系发现在某一个时间段监控指标出现了异常，我们需要了解异常出现的原因，再或者PM发现了这个流程还有很多需要优化和调整的地方，那数据在这个时候可以帮助我们进行策略的调优和决策

长期把控比较常用的数据获取方式：抽样调查、监控指标体系的搭建

抽样调查：比如我要知道某一个内容平台现在的生态是如何的，这个内容平台目前有1000W个投稿，我们不可能把1000W个投稿都看一遍，我按某种规则，从里面筛选出1000个投稿，让审核同学去对这1000个投稿进行一定的标注，标注他的优质的还是低质的，来判断目前的生态是怎样的

再从低质的里面呢，我们可以再次进行抽样来去分析低质的原因是什么？（进一步缩小和明确问题），这样可以帮助我们很好的判断目前的现状，而且可以帮助我们精确的分析现在的问题点在哪里

虽然case分析有很多好处，但是他对我们内容生态的响应是非常滞后的，（具有滞后性），是一个非常耗费精力的工作，且不可能是一个小周期开展的事情，所以我们需要一些可以快速响应的方式，这里就要提到监控指标体系的搭建，如何去搭建一个监控指标体系呢？

搭建一个监控指标体系＝＝如何获取核心指标

核心指标一般包括几个方面的特点，具有整体性、粗粒度性、强指向性，是反应我们产品理想态的指标，我们所有的策略和流程的落脚点都是为了优化他

举个例子，推荐算法，是想匹配那些用户更感兴趣的东西给他，这里我们的核心指标可能包括：用户的举报情况、用户留存时长、用户互动情况

用户留存越长，互动的次数越多说明他对这个内容可能是更感兴趣，这些呢是一些粗粒度指标。细粒度指标包括用户举报的原因，帮我们衡量看是哪一个环节出了问题（PS.针对不同内容会有不同的策略和算法来cover）用户互动的情况，点赞or评论or弹幕？反应他对内容不同的喜爱程度，当然可能还会有一些更细致的指标

这里需要强调，颗度粗细是个非常主观的概念，会根据自己的项目目的，去进行一些粒度调整，从而来判断最适合的指标有哪些

服务于短期目的的数据指标，包括数据指标归因，希望对数据的变化来摸清到底原因是什么，数据指标起到的作用就是帮助我们进行问题的细化，细化有两个方面的细化

一、横向细化，横向的标准是流程之间是没有依附关系的，他们是彼此独立的n个系统，比如说tiktok是国际化抖音，某一个指标发生了异常，那我们首先要去进行国家维度的拆分，国与国之间是非常独立的，通过这个来判断是全球性行为？or地区性行为？比如对我们常用的是手机系统进行拆分，是Android的问题还是IOS的问题来判断是不是我们研发过程中有一些Bug导致了一些系统的不兼容，这些都属于横向拆分的范畴

二、纵向拆分，即流程之间是要有依附关系的，是一步步纵向垂直下钻走到这里来的

举个例子：比如我们发现了广告的转化率变低了↓（广告率是我们商业化的一个监控体系中的核心指标）寻找原因，通过横向拆分之后来判断出是美食广告的转化率变低了，对问题进行纵向拆分，看是哪一个环节出现了问题，从而梳理出几项指标：

1.广告的触达vv（触达vv=观看数）

2.用户的互动情况，如果互动情况变弱的话，可能是我们推荐算法产生问题，我们没有准确的做到广告和人群之间的匹配，比如我们给男生推荐了女性美妆用品，给女生推荐了健身用品，那用户群体的互动情况会变得比较弱，

3.进行到下一个流程又涉及到，链接点击率&链接点击数，用户在点击链接之后，跳转成功与否，跳转链接成功率，我们可以用来梳理每一层漏斗和漏斗之间的关系，通过转化率比对来看看到底是那一层出现了问题，导致我们的转化率变低了

对于策略优化的数据指标主要目的为帮助衡量我们在进行产品决策与执行中的的解决方案是不是合理的，是不是符合预期的，这时我们至少要建立两个类型的指标

收益指标&风险指标，此乃一对孪生兄弟，结伴彼此出现，也亦为一把双刃剑这里需要明确，在多数情况下资源是有限的，均衡的，给一方去做了资源的倾斜，另外一方肯定会有一定的资源的受损，例如一款社区类产品UGC，难免会有内容创造者在平台发布了一些不妥的内容，平台对此要进行规避风险处罚处理，虽然主观意识上觉得这对内容生态有一个积极的作用，但实际上在制定一些策略和规则的时候，对于制定者要去衡量那个度，哪个度是合适的，这个时候就要用指标来辅助我们进行判断

对于收益指标，可能是用户举报、负反馈降低，这两项说明大部分用户他的负项感知变弱了

同样对于风险指标，规则界限过于严密导致大量用户被拦截与社区之外DAU数据急剧下降，投诉率飙升大量用户流失，这也是我们产品部不希望看到的。还有很多类似都可以分成收益和风险从这两方面去形成一个整体的考虑

启示哪个app能播放

这个问题的回答需要具体的背景和情境。如果您能提供更多的信息，我可以更准确地回答您的问题。假设您想知道哪个app能播放某个视频或音频，一般来说，您可以先确定该视频或音频的格式，然后选择适合该格式的播放器app。例如，mp4格式的视频可以使用大多数视频播放器app播放，而flac格式的音频则需要特殊的音频播放器app才能播放。此外，不同的平台和设备可能支持不同的播放器app，因此在选择app时需要注意。