抖音與TikTok兩款短視頻應(yīng)用在多個(gè)方面存在顯著差異，這些差異主要體現(xiàn)在用戶群體、注冊與登錄方式、個(gè)人主頁設(shè)計(jì)、視頻時(shí)長、推送機(jī)制、用戶年齡群體及內(nèi)容差異、變現(xiàn)方式以及市場前景等方面。

一、用戶群體方面

抖音主要面向國內(nèi)用戶，而TikTok則致力于覆蓋全球超過150個(gè)國家和支持75種語言的用戶。

二、注冊與登錄方式

TikTok提供了多種國際化的登錄方式，如國外手機(jī)號、Google郵箱、Facebook賬號等，而抖音則主要支持國內(nèi)手機(jī)號、微信、QQ、微博等登錄方式。

三、個(gè)人主頁的差異

TikTok用戶可以在個(gè)人主頁留下多種社交賬號，對于關(guān)注后才能發(fā)送私信有嚴(yán)格的要求。而抖音在個(gè)人主頁的引流行為上有所限制。

四、視頻時(shí)長及內(nèi)容特點(diǎn)

TikTok主打15秒短視頻，但視頻時(shí)長可限制在60秒以內(nèi)，內(nèi)容以日常生活分享為主。抖音的視頻時(shí)長則隨粉絲增長而增加，內(nèi)容更加多元化，受眾年齡范圍更廣。

五、推送機(jī)制

抖音的推送規(guī)則主要依賴于關(guān)鍵字、粉絲量和點(diǎn)贊量，而TikTok則通過大數(shù)據(jù)算法對全球賬號進(jìn)行搜索，推送時(shí)傾向于本地優(yōu)先。

六、市場前景及商業(yè)維度考量

從網(wǎng)絡(luò)流量趨勢、信息高效傳達(dá)和變現(xiàn)價(jià)值能力三個(gè)商業(yè)維度來看，短視頻已成為主流。這三個(gè)維度滿足了平臺、用戶和創(chuàng)作者各取所需的需求，是實(shí)際價(jià)值存在的關(guān)鍵點(diǎn)。對于平臺來說，擁有流量是成為具有實(shí)際價(jià)值平臺的關(guān)鍵；對于用戶來說，高效獲取信息是提升體驗(yàn)的關(guān)鍵；對于創(chuàng)作者來說，變現(xiàn)價(jià)值能力是創(chuàng)作優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的原動(dòng)力。

優(yōu)秀的短視頻平臺應(yīng)具備實(shí)時(shí)性、熱點(diǎn)性和個(gè)性化推薦的視頻，同時(shí)能提取干貨信息作為更高效的搜索引擎，并具有娛樂性、實(shí)用學(xué)習(xí)性和傳播性。在推薦算法方面，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于短視頻平臺，通過構(gòu)建模型和制定目標(biāo)Y（推薦權(quán)重），實(shí)現(xiàn)對用戶行為的預(yù)測和視頻的個(gè)性化推送。推薦算法的構(gòu)建涉及特征工程和模型選擇等多個(gè)步驟，其中基于樹的模型和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型是兩種主流的模型構(gòu)建方式。

綜上，抖音與TikTok雖然在多個(gè)方面存在差異，但都抓住了短視頻這一主流趨勢，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了視頻的個(gè)性化推送。在未來的發(fā)展中，這兩款應(yīng)用將繼續(xù)在商業(yè)維度上進(jìn)行探索和創(chuàng)新，為用戶和創(chuàng)作者帶來更多價(jià)值。機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)際上是普通算法的升級版，通過讓程序自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)規(guī)律，變得更聰明。那么，如何讓程序變得更聰明呢？則需要利用算法進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，并在過程中對數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果集進(jìn)行效驗(yàn)。

根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個(gè)問題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能領(lǐng)域，人們首先會(huì)考慮算法的學(xué)習(xí)方式。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個(gè)不錯(cuò)的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時(shí)候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。

在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個(gè)明確的標(biāo)識或結(jié)果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預(yù)測模型的時(shí)候，監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個(gè)學(xué)習(xí)過程，將預(yù)測結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測模型，直到模型的預(yù)測結(jié)果達(dá)到一個(gè)預(yù)期的準(zhǔn)確率。監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）。

在非監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)并不被特別標(biāo)識，學(xué)習(xí)模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常見的應(yīng)用場景包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的學(xué)習(xí)以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在這種學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)識，部分沒有被標(biāo)識，這種學(xué)習(xí)模型可以用來進(jìn)行預(yù)測，但是模型首先需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測。應(yīng)用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法的延伸，這些算法首先試圖對未標(biāo)識數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，在此基礎(chǔ)上再對標(biāo)識的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機(jī)（Laplacian SVM.）。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個(gè)檢查模型對錯(cuò)的方式。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調(diào)整。常見的應(yīng)用場景包括動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及機(jī)器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時(shí)間差學(xué)習(xí)（Temporal difference learning）。