这就是文化圈子之间的硬冲突，有人的地方就有江湖，人多了就自然成圈子了，圈子之间肯定是有互相敌视的，一个人不可能什么东西都喜欢，总会有一些不喜欢的东西，如何精确的推送他们喜欢的视频，并且避开那些他们不喜欢的视频，是一个视频平台内非常重要的问题。

这就要考虑到小众与大众的冲突了，依旧是老话题了，这种情况一般在优爱腾不怎么会出现冲突，但在小破站这种社区文化高度发达的平台之中，就必须要考虑到小众文化与大众文化的冲突了，如果不做好圈子之间的权衡与用户喜好的精确推送，很容易出事的。

所以经过系统加成与陆小逸设计以后的小破站推送算法设计领先他们至少几十个版本。

来看看小破站APP的推荐算法是怎么个计算法，首先自然是最基础的用户行为算法，大部分平台都有这一套算法，通过用户在站内的日常行为，粗略的计算出一个他的爱好方向。

这个用户行为算法，可以分为：播放历史，播放时长，点赞、收藏、评论等操作，还有关注和订阅，以及消费行为。

其中播放历史是最直接反应用户习惯和偏好的动作，是大数据算法的基本操作。

另外的播放时长也非常关键，用户的播放时长，能够评判其对视频的兴趣度。

播放时间短，用户可能只是被播放量或标题吸引点进来随便看看，实际并不偏好此类内容，平台将减少此类内容的推荐；

播放时间中等，用户可能偏好此类内容，但视频时长或质量影响观看完整度，这种情况下平台可能再进行几轮同质内容推荐，测试用户的实际偏好；

播放时间长，反映出这类内容正对用户兴趣，算法符合用户需求。

点赞、收藏、评论等操作，用户的这些动作都是从长度、情感偏颇、可读性反映出用户对内容的喜好程度。

关注和订阅，关注和订阅的up主、话题等，也会暴露用户的兴趣。

假设某一用户关注了直男财经、半佛仙人、财经药丸，系统在评估用户爱好的时候也会贴金融爱好者的标签。

假设某一用户关注了老番茄，逍遥散人，王老菊，系统在评估用户爱好的时候也很贴游戏视频爱好者的标签。

如果更细化的话，还能这样评估，如果某一用户在关注了许多游戏UP主以后，然后就会开始根据UP主视频风格与视频类别进行计算了，如果你关注列表之中有起小点，徐老师来巡山，靠谱电竞等英雄联盟频道的知名UP主，那么系统更会细化出一个英雄联盟标签，为你精准的推送一些英雄联盟相关的视频。

最后就是消费行为了，用户的消费除了会员外，还有投币、打赏等消费，会留下交易金额、时间、类型等痕迹，这个在目前的小破站是不存在的，目前的小破站是没有任何氪金空间，空间程序的，这个比较适用于大部分开放会员系统以后的平台。

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