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抖音搜索排名主要是根据用户当前的搜索词和浏览历史等信息，结合抖音自身的设定的推荐模型，自适应调整结果的排序和数量，使得用户搜到的结果更符合他们的需求。类似的推荐模型，也被称为协同过滤（Collaborative Filtering），其核心思想是基于现有的用户的行为，推测用户的喜,好，以此解决冷启动问题。 抖音搜索排名的过程可以大致分为以下几步： 1. 根据用户搜索时所输入的关键词，调取视频库中与之相关的视频； 2. 对视频进行排序，得出初步排名，并根据搜索结果附带的用户历史数据，进
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