快手算法原理及计算方法（快手2025算法推流机制）

是基于用户行为数据和内容特征的深度学习算法。
快手通过分析用户的观看、点赞、评论等行为数据，以及视频的内容特征，利用深度学习模型进行推荐算法的计算。
这样可以更精准地推荐用户感兴趣的视频内容，提升用户体验。
快手算法的计算方法主要包括数据采集、特征提取、模型训练和推荐等步骤。
在数据采集阶段，快手会收集用户的行为数据和视频内容特征；在特征提取阶段，会对这些数据进行处理，提取出有用的特征；在模型训练阶段，会利用深度学习模型进行训练，以提高推荐的准确性；最后在推荐阶段，根据用户的行为和特征进行推荐。
整个算法的原理是基于大数据和深度学习技术，以提升用户体验和平台的活跃度。

快手算法的特点在于自己有一套独特的循环排名算法，快手主要以作品的热度为主，热度=高质量作品+播放次数+喜欢次数+评论数+转发数+运气