抖音背后的黑科技究竟是什么？

 

 

 

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顶着“今日头条孵化、抄袭美国短视频软件”这样的新闻字眼，“抖音”火了。很多人都很难以想象，抖音从上线以来到春节期间狂增3000万DAU（日活跃用户），直接超过了西瓜和火山成为今日头条旗下的新宠！

 

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短视频正在改变网民春节社交娱乐习惯

一条视频点赞动辄百万，甚至已经超越了去年最火的“快手”和老牌短视频玩家“美拍”，成为移动互联网新贵。

 

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截图来自抖音用户模仿岳云鹏视频

其实无论是快手，还是抖音，他们能在短时间内实现用户暴增，一定离不开强大的技术支持。

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那么短视频APP如抖音，在技术上又是如何支持其业务增长的呢？

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抖音对技术的重视第一个就是云计算的普遍使用。

 

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回顾前几年直播兴起的时候，每当用户涌向平台的时候，服务器就不堪重负，频频出现类似不能注册、无法登陆、页面错误、卡顿等问题。

更何况，抖音以及快手之类的短视频在技术细节上要求更高，比如美颜、美声、滤镜、特效等等。

而今日头条在其高速发展过程中，就已经开发了基于Kubernetes这一套最新的私有云平台，同时融合了微服务的理念，构建了高效、稳定的云计算平台。

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抖音背靠头条这棵大树，在云计算方面自然比竞争对手要高出一筹，从而也支撑起其用户的暴增。

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抖音对技术的重视第二个体现在推荐算法上。

 

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作为今日头条旗下的明星产品，抖音自然在推荐算法上，应用了很多头条的做法。

尤其现在90后、00后的年轻人都希望得到个性化的关注，自然也希望所看到的视频都是个性化推荐而来的。

那么业界如何搭建一个个性化推荐系统？

以短视频观看为例（这也适用于Facebook、Musically等社交网络系统），推荐系统需要搜集产品本身的信息（比如视频的观看时长、观看次数），这个可以得到产品本身的属性(item profile)。

然后进一步了解用户的信息（user profile)，比如通过用户的观看、点赞、留言互动等得到用户喜欢哪一类产品，进而做个性化的推荐。

抖音在推荐算法上还有一个特点，就是去中心化。

 

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抖音不会只推荐那些粉丝多的用户，只要你内容的质量好，你的Click-Through Rate (CTR)就会高，就依旧可以得到粉丝的关注。

这种算法首先可以鼓励新人不断的去挖掘有趣的内容，以及提高视频的质量（你看到的1分钟短视频可能他们花了一天时间准备），避免出现类似微博那样“大V一统天下”的情况，从而鼓励诞生更多的网红。

从用户的角度来说，也会看到更多有趣、生鲜的内容，避免平台内容陷于同质化。

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抖音在技术上的第三个优势就是各种图像检测技术的广泛应用。

 

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比如，尬舞机上的人体关键点检测技术就来自己今日头条人工智能实验室。

 

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抖音新功能“尬舞机”成爆款

这项技术可以检测到视频和图像中所包含人体的各个关键点的位置，从而实现从用户姿态到目标姿态的准确匹配。

现在的年轻人都很在乎自己展现出来的形象，希望能够完整的表达自己的想法，抖音的这些功能，进一步鼓励了用户创造出更多高质量和原创的内容。

再加上背后头条技术的支持，让抖音能够成功成为爆款。

想掌握“抖音”背后的爆款技术吗？

想学习云计算、推荐系统吗？

那么，你千万不能错过

以下这几个大项目：

来Offer全栈项目实践课程 | 项目介绍

 

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基于云计算和大数据的

用户分析系统

随着云计算和大数据(MapReduce)的不断普及，用户行为分析越来越成为工业界分析大系统稳定性的重要工具，本项目从网站系统的Log收集做起，然后加以分析和综合，得出对公司至关重要的用户行为。

本期项目实战班将从浅入深讲解在业界是如何从云平台收集Log，如何清洗和保存，并且使用Kibana做出各种极具商业价值的分析，比如基于时间序列的系统资源分析和基于地理信息的用户行为分析。

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涵盖的主流技术包括了ElasticSearch, Amazon Cloud, Kibana, Logstash，MapReduce等。

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基于Amazon Web Service

的Event推荐系统

推荐系统是所有IT公司获取利润的来源，无论是大公司如Google、Facebook、Amazon，还是各类Startup如Airbnb、Uber、Pinterest都需要一套高性能的推荐系统。

本期项目实战班将带领同学了解一个推荐系统是如何从设计开始到具体实现的方方面面，实际设计和开发一个Event推荐API和Ticket搜索系统，主打后端服务和数据库的开发，并且部署到Amazon Cloud上进行测试和维护。

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涵盖的主流技术包括MySQL, MongoDB, MapReduce，REST API, Java Servlet, OOD, Test, Cloud Computing等等全方面的学习，完整掌握一个后端工程师所必须的设计和开发能力。

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基于Geo-index的

下一代社交网络项目

随着主流社交网络（如微信、Facebook）的全球普及，一直以来，工业界一直在寻求下一代社交网络的雏形。

更好的用户体验（例如过滤假新闻和垃圾信息）和更好的内容呈现方式都可能成为下一代社交网络的重点提升方向。

本项目将带您分析各种社交网络形态的利弊，并带领您从零开始搭建一个基于Geo-index理念的Go+React社交网络，并在其中加入众多热门技术的功能模块。

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涵盖了Go+React, Google Cloud Platform, Bigtable, BigQuery, Dataflow, ElasticSearch等内容

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基于大数据的

NBA球员数据分析和可视化

大数据分析一直是最热门的方向之一，本项目讲以NBA球员的关键指标如控球率、得分率等为分析背景，给球队教练在排兵布阵方面提供强大的数据分析支持。

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本项目将使用React JS作为框架，资深的前端工程师将带领同学们深入浅出的学习众多前端框架如React、JSX、Redux、ES6、Promise、LESS\SASS、Webpack、JSLint、NPM、Yeoman及其应用。

 

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基于基于Google Firebase的

城市热点搜索Android App

随着整个IT产业不断从Web迁移到Mobile的服务，Mobile Developer有大量的空缺职位。几乎每一个IT公司都配有Android和iOS开发团队。深入学习Android项目有助于同学们获取更多的面试经验。