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2. 视频理解：让机器高效看懂海量视频内容

快手的智能算法在对视频的理解中，主要由打的标签来决定的，打的标签越多，自然就越精准。会根据性别、年龄、表情、场景、音乐、情绪、速度等维度来打标签，在打标签的过程中，除了性别、年龄、表情等标签以外，最难的其实是「情绪」，比如拥抱，是一个开心的拥抱，还是分手前诀别的拥抱，对于高级情绪的识别，也是目前快手团队正在攻克的难题。

3. 用户理解：让机器深度洞悉用户

快手的算法不是把用户当作一个「人」，而是把用户当作一个「群体」，我们在推荐时，在模拟用户的朋友圈，会考虑到你关注的人、关注你的人等信息，从而判断你是属于什么群体，还有你关注的兴趣，比如检测到你喜欢足球，可能你也会喜欢篮球，所以我们会给你推篮球，不断地拓展你的兴趣边界。

4. 短视频推荐算法：流量爬坡

一条视频在被发布后，后台智能算法会第一时间做识别，在生成对应的标签后，做了理解和审核，分发给平台的可能感兴趣的用户，呈现在关注页、同城页和发现页，看用户真实的反馈，如果用户喜欢就继续推，不喜欢就停止分发，切别的人群。