抖音矩阵是一种基于用户兴趣和行为数据的推荐算法，它可以根据用户的喜好和行为习惯，为用户推荐更加符合其兴趣的内容。那么，抖音矩阵是如何弄出来的呢？
1. 数据收集
抖音矩阵的建立需要大量的数据支持，因此，首先需要收集用户的行为数据，包括用户的观看历史、点赞、评论、分享等信息。同时，还需要收集视频的标签、分类、时长、发布时间等信息。
2. 数据清洗
收集到的数据需要进行清洗，去除重复数据、异常数据和无效数据，保证数据的准确性和可靠性。
3. 特征提取
在数据清洗之后，需要对数据进行特征提取，将用户和视频的特征提取出来，例如用户的性别、年龄、地域、兴趣爱好等特征，以及视频的标签、分类、时长等特征。
4. 矩阵计算
在特征提取之后，需要进行矩阵计算，将用户和视频的特征矩阵进行计算，得出用户和视频之间的相似度，以此来推荐更加符合用户兴趣的视频。
5. 推荐算法
最后，根据用户的兴趣和行为习惯，采用不同的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等，为用户推荐更加符合其兴趣的视频。
总之，抖音矩阵的建立需要大量的数据支持和复杂的算法计算，通过数据收集、清洗、特征提取、矩阵计算和推荐算法等步骤，才能实现更加精准的推荐。
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