Рекомендации в TikTok работают на основе анализа предпочтений пользователя. 1 Система рекомендует контент путём ранжирования видеороликов на основе набора факторов. 1

Некоторые из них:

• Действия пользователей. 1 Пользователи лайкают ролики и делятся ими, подписываются на аккаунты, комментируют посты и создают контент. 1
• Информация о видео. 1 К ней относятся звуки и хэштеги. 1
• Параметры устройства и учётной записи. 1 Например, настройки языка, геолокации и тип устройства. 1

Все эти факторы учитываются системой рекомендаций и получают вес согласно ценности для пользователя. 1 Например, такой показатель интереса, как просмотр пользователем видео от начала до конца, получит больший вес, чем нахождение автора ролика и пользователя, который его смотрит, в одной стране. 1

Когда пользователь только начинает пользоваться TikTok, ему предлагают выбрать интересующие категории из предложенных. 1 Это помогает адаптировать рекомендации к его предпочтениям и позволяет приложению сформировать первоначальную ленту. 1 Затем система начнёт уточнять рекомендации на основе взаимодействия с первыми видеороликами. 1

Чтобы минимизировать количество нерелевантного контента, пользователь может пропускать скучные для него ролики или сообщить платформе о видео, которое кажется не соответствующим рекомендациям. 5