三個商業維度決定了短視頻已經成為主流，分別為 網絡流量趨勢，信息高效傳達，變現價值能力 。這三個方面的分別為平臺，用戶，創作者滿足了各取所需的形態，這是實際價值的存在點。
網絡流量趨勢顧名思義，則是網絡平臺的唯一KPI。網絡平臺擁有越多的活躍用戶就越證明該平臺的成功，每一個網絡巨頭無一例外都是利用自身的流量，獲取市場的廣告效益，所以平臺只有擁有流量才會成為具有實際價值的平臺。
信息高效傳達則是針對用戶而言，能夠在網絡平臺上獲取到自己需要的信息更高效的方式。無論是娛樂，財經，體育，知識，消費各方面的視頻內容都是對網絡1.0時代以圖文為主的博客，新聞知識獲取渠道的升級。視頻的每一幀都可能涵蓋成百上千字的文字內容，在這個數據爆炸的時代，提高獲取內容成本是對用戶的一次體驗升級。
變現價值能力，這是對于創作者的努力創造優質內容的原動力。這三者的高效配合形成一個正向循環齒輪，這樣蛋糕就會越做越大。
我個人認為一個優秀的短視頻平臺需要具備以下3個方面：
(1).視頻的實時性，熱點性，個性化推薦
(2).檢索提取干貨信息，作為更高效的搜索引擎
(3).有娛樂性，實用學習性，傳播性
2020年8月份科技部明確指出將基于數據分析的個性化服務推送服務技術列為限制出口名單，這必然會讓大家聯想到最近抖音海外版Tiktok的出售風波。因為推薦算法一般是根據海量app用戶信息經過核心算法服務進行建模計算出來的。這里面包含大量用戶隱私數據，核心算法技術積累，所以在目前初步人工智能時代，算法的重要程度在日益加重。
說到推薦算法則不得不說到機器學習，在抖音熱門推薦區推薦的視頻都是通過對每個用戶進行建模后根據權重進行個性化推送的，平臺也會通過計算點贊概率影響排序順序，然后推薦給用戶。用數學來表示的話：
針對已知用戶，視頻和環境和未知行為，比如點擊去預測它產生的概率，這就是推薦算法的核心。
(1).特征X：用戶，視頻，環境
(2).構建模型F（y|x）
目前主流市場上有2種模型，第一種是基于樹的模型，就比如說決策樹。在實際的推薦算法工程里，這個決策樹模型可以制作得非常深，并且根據板塊門類的劃分也可能不止一顆樹，可能是很多樹構成，相關樹之間通過關聯主鍵進行連接，一起加權構成了一個決策樹的森林，它們會合在一起去做一個推薦算法，模擬計算Fx函數。另一種模型是基于神經網絡去做的一些數據的擬合。（模型見圖1）
第二種是基于人工神經網絡（Artificial Neural Networks）簡稱連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網絡行為的特征，進行分布式并行星系處理的算法數學模型。這種網絡以考系統的復雜度，通過調整內部大量節點之間的相互關連的關系，從而達到處理信息的目的。神經網絡是一種數據挖掘的方法，不僅可以使用與決策樹大體相同的方式預測類別或分類，而且還能更好的確定屬性之間的關聯強度（模型見圖2）。通常構建神經網絡模型個人比較推薦RapidMiner，通過Excel或者DB導入各類不同屬性的分類數據，比如醫院里病人的血脂，體重，體溫等各類指標數據，然后進行流程連接并設置條件，最終得出神經網絡數據結果。
(3).制定目標Y
需要預測的位置行為Y指的就是推薦權重，通過一系列數據計算得出這類視頻是否適合推薦給用戶觀看。
這也是很多短視頻平臺，一直以綜合互動量為考核內容創作的最終指標。
機器學習算法其實就是普通算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓你的程序變得更聰明些。這里舉一個生活中的案例說明這一點，某天你去買芒果，小販攤了滿滿一車芒果，你一個個選好，拿給小販稱重，然后論斤付錢。自然，你的目標是那些最甜最成熟的芒果，那怎么選呢？你想起來，外婆說過，明黃色的比淡黃色的甜。你就設了條標準：只選明黃色的芒果。于是按顏色挑好、付錢、回家。
機器學習算法其實就是普通算法的進化版。通過自動學習數據規律，讓程序變得更聰明些。那么如何讓程序變得更聰明一些喃？則需要利用算法進行數據訓練并在過程中對數據預測結果集進行效驗。
根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的算法來獲得最好的結果。
在監督式學習下，輸入數據被稱為“訓練數據”，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預測模型的時候，監督式學習建立一個學習過程，將預測結果與“訓練數據”的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的準確率。監督式學習的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經網絡（Back Propagation Neural Network）
在非監督式學習中，數據并不被特別標識，學習模型是為了推斷出數據的一些內在結構。常見的應用場景包括關聯規則的學習以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
在此學習方式下，輸入數據部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數據的內在結構以便合理的組織數據來進行預測。應用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監督式學習算法的延伸，這些算法首先試圖對未標識數據進行建模，在此基礎上再對標識的數據進行預測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）等。
在這種學習模式下，輸入數據作為對模型的反饋，不像監督模型那樣，輸入數據僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入數據直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態系統以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporal difference learning）
眾所周知，由于國內種種因素的限制，在中國大陸無法下載注冊tiktok，若想使用tiktok的話，只能在網上搜尋各種各樣的破解方案，但這些方案往往都是忽悠人的，那么有沒有一個方便簡單的使用Tiktok的解決方案呢？
市面上充斥著各種各樣的Tiktok買粉絲，小火箭是許多國人看tiktok的選擇之一，但其需要自行配置節點，操作難度較大。當然，使用小火箭是可以訪問和使用Tiktok的，前提是需要拔卡，手機語言和地區設置為海外地區，把自己模擬為海外真實用戶后再搭配小火箭節點就可以正常使用。但小火箭的節點由于是共享節點，使用人數較多，IP純凈度較低，速度和安全性沒有保證，不建議企業或者工作室使用。
另外，使用小火箭的另一個前提是自行下載tiktok軟件，可是官方正版的tiktok軟件很難在國內獲取，網上搜到的多半都是無法注冊和登錄的破解版，所以，這個方案只適合想看看tiktok短視頻的個人。
一個比較好的方案是使用TK買粉絲訪問和使用國際版抖音Tiktok，TK買粉絲是一款專業為Tiktok跨境電商業務提供海外Ip資源的Tiktok買粉絲服務商，無需搭建小火箭，只需一鍵即可實現TikTok國際版網絡加速。
并且，TK買粉絲里內置官方正版渠道的海外Tiktok軟件安裝包，安卓和蘋果系統都有，不用自己再費勁心思的去尋找tiktok安裝包了。
綜上，能加速tiktok國際版的tiktok買粉絲梯子工具就是TK買粉絲，這是一款沒有繁雜搭建步驟的tiktok買粉絲，并且操作簡單高效，非常實用！
盡量不要使用公有的IP代理服務，盡可能使用獨享類型的。
首先，我們需要重置手機，先做恢復出廠設置處理，在操作過程中不要下載任何國內的APP應用，避免手機內存在被監測到過去的網絡環境、設備環境。根據想要做的地區進行修改相應的語言和時區，比如美國，就英語以及IP當地的時區設置。
另外，在國內使用Tik Tok需要模擬海外上網環境，保證IP地址穩定，且不能用國內IP登陸，因為Tik Tok是可以識別手機SIM卡的運營商信息和IP地址信息，獲取你的卡的歸屬范圍，所以我們必須要把手機卡拿掉，不能使用手機自帶的流量，那么最簡單的方式就是拔卡，拔卡就是為了避免以上問題，同時設置關掉定位，只使用WiFi上網。
那么如何模擬海外上網環境，這是關鍵的一步，當我們的上網環境修改為當地國際互聯網時，APP監測是合理的正常的賬號登陸，才可正常使用，發出的短視頻不會被屏蔽。我們不建議大家采用網上的上網工具，特別是買粉絲，這類上網工具多是自建的海外節點，其出口IP絕大多數都為數據中心IP，這類網絡服務使用的人多、且用途復雜，IP本身就列入“黑名單”里，通過此類IP訪問Tik Tok，更容易被“關注”，即使賬號無違規操作，也容易被誤封。
在設置中更換ip屬地，就修改了抖音ip地址。下面我就演示一下詳細的操作步驟：
（手機：iPhone12，系統：ios14，軟件版本：抖音14.1.0）
1、我們首先要打開抖音
2、在界面上點擊右下角的我，然后點擊上方的三條橫杠
3、在界面點擊設置
4、在出現的界面中點擊賬號與安全
5、再點擊手機綁定
6、最后點擊更換，更換ip屬地就行了<