短视频 · 刷到停不下来的热门内容都在这

短视频的推荐是怎么算的：从观看记录到个性化视频流

很多人以为推荐就是「你看过什么就推什么」，但真正影响视频流质量的，是行为信号的权重分配、冷启动的处理方式，以及热度和完播率之间的平衡。这三个环节任何一处偷懒，推出来的视频流就会要么重复要么跑偏。

信号：看完、划走和收藏，权重不一样

观看行为分很多种：看了三秒就划走、看完一遍、看完还收藏、反复看几遍。这几种信号的参考价值差别很大。反复看加收藏是最强的正向信号，看完一遍说明内容有吸引力，三秒划走则接近负向。推荐系统如果把这些一视同仁，视频流就会越来越偏。

冷启动：新用户和新内容怎么推

新用户没有观看记录，推荐只能靠热门话题和分类偏好来起步。这个阶段视频流的多样性比精准度更重要，先覆盖几个大方向，再根据前几次观看行为快速收敛。新内容同理，先用分类和标签找到可能感兴趣的人群，再根据完播率决定是否扩大曝光。

热度与完播率：两个指标的职责

热门话题榜反映当下什么在被大量观看，更新快但波动大，适合追热点。完播率反映内容留人能力，更新慢但更稳，适合判断内容质量。两个指标分开看，比混在一起更有参考价值。推荐系统在两者之间做加权，既不会只推爆款，也不会只推冷门。

理解了这套逻辑，刷视频时就有方向：多看几部再判断准不准，收藏和反复观看是最有效的反馈。推荐是工具，用得好不好，一半在算法，一半在习惯。