抖音與TikTok兩款短視頻應用在多個方面存在顯著差異，這些差異主要體現(xiàn)在用戶群體、注冊與登錄方式、個人主頁設計、視頻時長、推送機制、用戶年齡群體及內(nèi)容差異、變現(xiàn)方式以及市場前景等方面。

一、用戶群體方面

抖音主要面向國內(nèi)用戶，而TikTok則致力于覆蓋全球超過150個國家和支持75種語言的用戶。

二、注冊與登錄方式

TikTok提供了多種國際化的登錄方式，如國外手機號、Google郵箱、Facebook賬號等，而抖音則主要支持國內(nèi)手機號、微信、QQ、微博等登錄方式。

三、個人主頁的差異

TikTok用戶可以在個人主頁留下多種社交賬號，對于關注后才能發(fā)送私信有嚴格的要求。而抖音在個人主頁的引流行為上有所限制。

四、視頻時長及內(nèi)容特點

TikTok主打15秒短視頻，但視頻時長可限制在60秒以內(nèi)，內(nèi)容以日常生活分享為主。抖音的視頻時長則隨粉絲增長而增加，內(nèi)容更加多元化，受眾年齡范圍更廣。

五、推送機制

抖音的推送規(guī)則主要依賴于關鍵字、粉絲量和點贊量，而TikTok則通過大數(shù)據(jù)算法對全球賬號進行搜索，推送時傾向于本地優(yōu)先。

六、市場前景及商業(yè)維度考量

從網(wǎng)絡流量趨勢、信息高效傳達和變現(xiàn)價值能力三個商業(yè)維度來看，短視頻已成為主流。這三個維度滿足了平臺、用戶和創(chuàng)作者各取所需的需求，是實際價值存在的關鍵點。對于平臺來說，擁有流量是成為具有實際價值平臺的關鍵；對于用戶來說，高效獲取信息是提升體驗的關鍵；對于創(chuàng)作者來說，變現(xiàn)價值能力是創(chuàng)作優(yōu)質內(nèi)容的原動力。

優(yōu)秀的短視頻平臺應具備實時性、熱點性和個性化推薦的視頻，同時能提取干貨信息作為更高效的搜索引擎，并具有娛樂性、實用學習性和傳播性。在推薦算法方面，機器學習被廣泛應用于短視頻平臺，通過構建模型和制定目標Y（推薦權重），實現(xiàn)對用戶行為的預測和視頻的個性化推送。推薦算法的構建涉及特征工程和模型選擇等多個步驟，其中基于樹的模型和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模型是兩種主流的模型構建方式。

綜上，抖音與TikTok雖然在多個方面存在差異，但都抓住了短視頻這一主流趨勢，并利用機器學習等先進技術實現(xiàn)了視頻的個性化推送。在未來的發(fā)展中，這兩款應用將繼續(xù)在商業(yè)維度上進行探索和創(chuàng)新，為用戶和創(chuàng)作者帶來更多價值。機器學習算法實際上是普通算法的升級版，通過讓程序自動學習數(shù)據(jù)規(guī)律，變得更聰明。那么，如何讓程序變得更聰明呢？則需要利用算法進行數(shù)據(jù)訓練，并在過程中對數(shù)據(jù)預測結果集進行效驗。

根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。機器學習領域有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結果。

在監(jiān)督式學習下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓練數(shù)據(jù)”，每組訓練數(shù)據(jù)有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預測模型的時候，監(jiān)督式學習建立一個學習過程，將預測結果與“訓練數(shù)據(jù)”的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的準確率。監(jiān)督式學習的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation Neural Network）。

在非監(jiān)督式學習中，數(shù)據(jù)并不被特別標識，學習模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一些內(nèi)在結構。常見的應用場景包括關聯(lián)規(guī)則的學習以及聚類等。常見算法包括Apriori算法以及k-Means算法。

在這種學習模式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預測，但是模型首先需要學習數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構以便合理的組織數(shù)據(jù)來進行預測。應用場景包括分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學習算法的延伸，這些算法首先試圖對未標識數(shù)據(jù)進行建模，在此基礎上再對標識的數(shù)據(jù)進行預測。如圖論推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量機（Laplacian SVM.）。

在強化學習模式下，輸入數(shù)據(jù)作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式。在強化學習下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。常見算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporal difference learning）。