刷短视频似乎已经成为现代大多数年轻人茶余饭后必不可少的休闲娱乐方式，随着科技的发展，很多人发现短视频系统似乎有种神奇的魔力，仿佛能读懂人心，推荐的短视频内容越来越符合个人喜好。这与魔力其实没什么关系，只不过是在短视频系统开发时，采用了多种推荐算法而已。
一、基于内容的推荐算法
短视频系统开发的基于内容推荐算法是通过机器学习的方法，根据用户观看短视频内容的历史数据进行偏好、特征总结，进而实现对用户感兴趣短视频内容的预测，这种算法会根据用户的偏好改变而变动。
优点：可以很好的实现对用户兴趣的建模，并且通过短视频内容不同类型的增加，提升短视频系统开发推荐算法的精准度。
缺点：短视频内容的属性是有限的，得到的学习数据有限；短视频内容的相似度很高，得到的总结数据具有一定的片面性；在短视频系统开发时，使用该推荐算法需要历史数据提供依据，存在冷启动问题。
二、基于协同过滤的推荐算法
短视频系统开发的基于协同过滤推荐算法的实现是通过利用目标用户的邻近用户对短视频内容的偏好，来预测目标用户可能感兴趣的短视频内容，短视频系统会根据预测出的结果对目标用户进行短视频内容推荐。
优点：
1、在短视频系统开发前期基础数据不足的情况下，也能通过共享他人经验进行推荐算法的实现。
2、基于协同过滤的推荐算法发现目标用户潜在的兴趣偏好，短视频系统能推荐更多有可能被用户喜欢的不相似的短视频内容。
3、在短视频系统开发时，能有效使用其他相似用户的反馈信息，加快推荐算法的个性化学习速度。
缺点：新用户使用前期由于没有邻近用户，所以很难获取数据支持，短视频系统前期的推荐精准度不高。
三、组合推荐算法
由于各种算法都有其优缺点，所以在短视频系统开发时，会将不同的推荐算法进行组合，虽然理论上有加权、变换、混合、层叠等多种不同的组合方式，但在实际应用时，只要能做到避免和弥补不同推荐算法上的技术弱点即可。
短视频系统开发虽然是充分利用的碎片化时间，但是短视频内容的循环播放、对下一条短视频内容的未知好奇都会导致用户在刷短视频时时间无声的流逝，这大概也是短视频系统的魅力所在吧，短视频系统开发要以人为本，充分利用技术手段优化用户体验。
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