抖音推荐编程思路主要涉及以下几个方面：
用户画像构建
记录用户的兴趣和行为，包括浏览历史、点赞、评论等。
通过这些数据，构建用户画像，包括用户的兴趣标签、偏好向量等。
物品特征提取
对视频内容进行分析，提取视频的标签、特征向量等。
视频特征可以包括视频的标签、视频的流行度等。
相似度计算
通过用户画像和视频特征，计算用户与视频之间的相似度。
常见的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离等。
推荐算法
协同过滤：基于用户行为的推荐方法，找到与用户兴趣相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的内容。
内容推荐：根据视频的内容特征，将与用户兴趣相关的视频推荐给用户。
混合推荐：结合协同过滤和内容推荐的方法，提供更精准的推荐结果。
热度计算与反馈
初始推荐时，视频会在小范围内试水，根据用户反馈（如评论、点赞、分享）计算视频的热度。
根据热度和其他指标，决定视频是否进入下一个推荐阶段。
叠加推荐与时间效应
视频在获得一定曝光后，会进入叠加推荐阶段，获得更多潜在观众的推荐。
时间效应也影响推荐效果，新视频在刚发布时会有更高的曝光率。
优化与调整
根据用户反馈和行为数据，不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和用户满意度。
通过A/B测试等方法，持续改进推荐效果。
编程工具与语言
可以使用Python进行数据分析和处理，编写抖音相关的应用程序或自动化脚本。
使用HTML、CSS和JavaScript进行Web开发，创建抖音网站或应用程序。
抖音开放平台提供的SDK也可以用于开发个性化的推荐内容。
总结起来，抖音推荐编程思路主要围绕用户画像的构建、物品特征的提取、相似度的计算、推荐算法的实现、热度与反馈机制、叠加推荐与时间效应以及优化与调整等方面展开。通过这些步骤和技术的综合运用，可以实现一个高效、精准的抖音推荐系统。