视频的类型可以用标签来划分，所以标签内没有正向或负向的元素。 用户点喜欢或不喜欢，只是告诉平台这东西我要不要看，但对平台来说，这个优先级低。 因此，如果平台要推广、或者MCN机构又或者广告商想推某类东西，平台为了经济利益，就会把视频类型先定下来，然后统一推送。 在这样的情况下，如果用户量不足，也就是平台无法按广告商或MCN机构要求的量去完成推送，那么自然的就会在某种标签下‘忽视’用户的喜欢或不喜欢。 比如说，A平台收了B商或C机构的钱，要在一周内完成两百万次推广，但某类标签下只有一百八十万的展现是可以推送给喜欢这支视频的用户的，那么剩余二十万的推送展现就硬推给不喜欢的用户了。
反向优化了
是的
反向操作
是这么回事
视频的类型可以用标签来划分，所以标签内没有正向或负向的元素。
用户点喜欢或不喜欢，只是告诉平台这东西我要不要看，但对平台来说，这个优先级低。
因此，如果平台要推广、或者MCN机构又或者广告商想推某类东西，平台为了经济利益，就会把视频类型先定下来，然后统一推送。
在这样的情况下，如果用户量不足，也就是平台无法按广告商或MCN机构要求的量去完成推送，那么自然的就会在某种标签下‘忽视’用户的喜欢或不喜欢。
比如说，A平台收了B商或C机构的钱，要在一周内完成两百万次推广，但某类标签下只有一百八十万的展现是可以推送给喜欢这支视频的用户的，那么剩余二十万的推送展现就硬推给不喜欢的用户了。
反向优化是这样的
算法是这样的