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视频推荐中合理选择，进一步取悦用户，增加黏度。

　　社交关系维度可以理解为以现实的社交关系为连接的集合。这类关系基于社交关系的联系程度从而变得更强。每个人的社交圈都随着移动互联技术的进步而不断扩大，但是，用户本身和现实社交中好友或同学的关注点相似性不高。正是基于这种算法推荐，用户在抖音的使用过程中通常会看到通讯录好友发布的内容，因为平台通过算法也优先推荐强关系的好友发布的内容。这反映出短视频平台重要的社交属性，通过自己拍摄视频在强关系中的展示，能够满足使用者的需要，增强认同感和满足被别人了解的社交需求。

　　三、基于“流量池”的叠加推荐

　　与算法的研究日益成为热点类似，流量池也是近段时间以来频繁出现的热门词汇。此前，在新媒体研究领域里，流量思维是较为集中的研究热点，甚至有学者指出，“得流量者得天下”。流量池思维则是要获取流量并通过存储、运营和发掘等手段，进行信息的再传播，以期获得更多的流量。流量思维和流量池思维最大的区别就是流量获取之后的下一步社会行为，后者更强调如何用一批老用户找到更多新的用户，而流量思维更多的是首轮传播的效果评价。通常来讲，在内容流量池表现较好的视频内容往往会进入叠加推荐的行列，从而获得更多的阅读量和点赞。叠加推荐是以内容的综合权重做评估标准，综合权重的关键指标有完播率、点赞量、评论量、转发量，且每个元素所具有的影响权重又互不相同，当达到一定量级，平台就会以大数据算法和人工运营相结合的机制进行不断的推荐。比如，当用户发布一条视频时，平台会自动将其分配到一个流量池当中，分发到一定数量级的用户的推荐界面，然后通过统计该视频的播放效果，形成一个加权分数，转发量、评论量、点赞量的权重依次递减，分数越高则获得叠加推荐的机会越大，播放效果好的视频会再次加入流量池进行更大范围的分发，而表现较差的视频则失去了被推荐的机会，