小红书推荐算法逻辑！

小红书是一款社交电商平台，用户可以在平台上分享自己的购物心得、美妆心得、旅行见闻等内容，也可以浏览其他用户的分享并进行购买。为了提高用户的使用体验，小红书推出了一系列的推荐算法，让用户可以更快、更准确地找到自己感兴趣的内容。

小红书的推荐算法主要分为以下几个部分：

**1. 内容特征提取**

小红书对每一篇用户发布的内容都进行了特征提取，包括文本特征、图片特征、标签特征等。其中，文本特征包括标题、正文、评论等文本信息；图片特征包括图片的颜色、构图、大小等信息；标签特征则是用户为内容打上的标签信息。

**2. 用户画像建模**

小红书通过用户在平台上的行为轨迹，如浏览历史、点赞、收藏、评论等，对用户进行画像建模。通过分析用户的兴趣、消费习惯、地理位置等信息，可以更好地理解用户的需求，从而更好地为用户推荐内容。

**3. 相似度计算**

小红书通过计算不同内容之间的相似度，为用户推荐和他们已经浏览过的内容相似的其他内容。相似度计算包括文本相似度、图片相似度、标签相似度等。

**4. 排序算法**

小红书的排序算法主要基于两个方面，一个是内容的热度，也就是内容在平台上的传播度、点赞数、收藏数等；另一个是用户的兴趣度，也就是用户的行为轨迹、画像信息等。通过综合考虑这两个因素，为用户推荐最符合他们兴趣的内容。

总的来说，小红书的推荐算法主要是基于内容特征、用户行为以及相似度计算等多个方面，通过综合考虑这些因素，为用户推荐最符合他们兴趣的内容。这一系列的推荐算法让小红书成为了一款越来越受欢迎的社交电商平台，为用户提供了更好的使用体验。