仿抖商软件开发
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“短视频”——在2018年视频直播行业的发展趋于稳定后,短视频app成为了主角。抖音短视频app的火爆,引来互联网大佬们的强势入局。看似简洁的抖音短视频app,实则在开发过程中会存在着各种各样的难点。
短视频app开发难度大的原因在于涉及到很多接口及数据,此外还包括云存储、云处理、CDN、鉴黄监控等,在短视频app功能方面还包括各个环节的流畅配合,像短视频的采集就包含了录制拍摄、编辑、合成三个部分,其中还涉及到了美颜、滤镜、动态贴纸、定时拍摄、自定义时长、自定义音乐、视频剪辑等功能的开发。
除了这些功能之外,还有比较重要的就是短视频app的视频内容推荐机制以及视频内容中的各类人脸特效。抖音的短视频内容推荐机制相对来说比较复杂,这里给大家介绍个比较简单且通俗易懂的推荐机制解决方案。我们可以用这样一个公式来表达:
推荐值=(曝光值+热度值)*转化率
曝光值:短视频内容发布后会生成对应的曝光值,为了保证一个公平公正的曝光机制,短视频内容通过审核后,曝光值会随着时间的推移递减,直到为0。当然,正在审核中的短视频内容曝光值不会下降。
热度值:热度值的计算稍微复杂一些,需要综合我们在短视频app前端看到的点赞数、评论数、分享数三个指标,能体现一个高质量的短视频内容。通过系统赋予三个指标一定的权重值,计算出的短视频内容热度值,即热度值=点赞数*点赞权重+评论数*评论权重+分享数*分享权重
转化率:光有系统给予的曝光值和粉丝赋予的热度值还不够,为确保短视频内容观看的真实性,还需要“转化率”这一重要指标,即转化率=完整观看短视频次数/总观看次数。
这样的解决方案虽然达不到抖音短视频app的高标准推荐机制,但从一定程度上是可以确保短视频app平台内容推荐的公平性。
至于抖音短视频app上各类有趣的人脸特效,基本上是通过AI技术打造的。依托于人脸识别和人脸关键点检测,辅以图像渲染技术,创作了多种多样的动态贴纸、3D面具、酷炫染发效果。
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