我自己在b站目前是386粉的up主，不算太少，也不算很多。比较早入blender但是作品不算很多，做过京剧猫blender作品有过费力，不过确实也多少有蹭热点的意思（不过当时确实看），此外一些小的蹭热点还有多拉奈拉，以及本来就比较有人气的mc（这个有mcbbs那边引过来的人气），另外还有较早搬运过一点eilik的视频……此外其实还有同样本身火的小马，但是好像小马相关的创作并没有播放过千的。

只考虑我自己的视频确实可以认为样本过少，但是至少可以算一个验证集吧……我也看过其他up主做过粉丝数的统计分析（@小肥胖又少 的 “科学涨粉”分析视频），不过我自己还不会爬虫（笑）……只有把他的视频内容也当作验证集了。

(资料图片)

先重新列一下章标题（通过老师讲课ppt以及我自己笔记记下来的章）：

1. 绪论

2. 网络的基本统计性质（度、聚类系数等）

3. 复杂网络中的社团结构

4. 加权网络

5. 复杂网络机制及演化模型（小世界模型等）

6. 网络上的动力学（传播模型等）

7. 网络节点重要性

8. 二分网

9. 基于网络的推荐系统

10. 网络迭代算法

11. 复杂网络上的传播

12. 科学文献网络分析

13. 网络骨架结构

14. 人类行为动力学

“基于网络的推荐系统”（9章），便可以先大致视作b站的个性化推荐系统吧；b站存在分区，可以用“社团结构”（3章）来对应；用户关注-粉丝网络可以被认为是一种有向网络；内容扩散又可以用网络动力学来解释与模拟（当然推荐机制也要考虑在内）。

下面对于一些自己观察到的以及看其他up主视频里介绍的现象，看看能不能试着用复杂网络来解释吧。

首先我们会认为，用户的粉丝数以及视频的播放量都是幂律的（大量up都是少粉丝数，而少量up拥有极高的粉丝数；大量视频都是低播放量，而少量视频会有极高的播放量）——实际上，“幂律”对于社会很多方面也是使用的，比如目前的财富分布等。

导致幂律的一个原因可以从网络生成过程模拟出来：第k个节点后，每个节点加入时随机与已有的k个节点形成连边，那么越早进入网络中的节点，最终拥有高连边数的可能性也越高。

据一些up主（如@折辞同学 ，@小董sax日记 等）说，b站有个“3小时推送黄金期”，即，视频第一轮推送（可能给1000人），然后检查反馈结果（有多少人点进来看/看完），再根据结果进行后续的推送（如果看的人多，下一轮就推更多人，推得越来越广；如果看的人少，下一轮便减少推送，直至凉凉）

上面这个规律或许不错，但是没有考虑“个性化推送”问题，因此我们可以试着再说具体一点。

复杂网络中的简单的个性化推荐，先设“用户-产品”的二分网网络（此处可以设“观众-视频”，但是“up主”因素就暂时排开了，以及“视频标签”也没有计入），然后使用两种算法之一或混合：

1. 物质扩散：对于单用户，可以设其看过的/赞过的视频分数为1,其他视频分数为0，然后这些视频的分数再各自平均分给看过视频的用户（“相似用户”），这些用户再以同样的方法把他们获得的分数分给他们自己看过的视频（“相似用户兴趣”）——如此大量视频便能以分数分个高低，找出该用户可能喜欢的视频了，不过该算法会倾向于推送热门作品。

2. 热传导：与“物质扩散”类似，但是“平均”的计算不在发送分数方，而在接受分数方，即计算与其有连接的各“发送分数者”的平均分数为接受者的分数——该算法理论上可以挖出更多冷门优质作品。

不过这个信息量可谓十分庞大，我们用户端能看到的信息就只有一个“播放量”、“点赞数”的统计信息，因此其实也不太清楚b站内部究竟是否存了这样一个巨大的稀疏表（稀疏因为一个用户看过视频总量有限，基本不过万吧，但是现在视频编号都由av改成BV了，因此每个人看的视频占全站总视频数量还是十分小的）

或许视频标签、作者自身的粉丝量也能对视频的推送有影响，不过要考察内容质量以及个性属性，肯定不能只考虑标签或作者，而是必然会有这样庞大的数据分析。当然如果找得到表示办法的话也可以试试生成一些参数来简化每次的运算量吧？

流程基本类似于主页针对用户的推送，不过相比于“用户-视频-相似用户-推荐视频”，视频到视频的推荐应该只需要“视频-看过视频的用户-他们又看过哪些视频”，相当于前面省去第一步吧，就可以实现在视频页进行相关视频的推荐了。

不过我观察到b站实际上在“相关视频”的推荐列表之中还是掺入了小部分“针对用户推荐”——这样你如果一类视频看累了，就可能可以顺利转到另一类视频继续刷了（）

据up主 @小肥胖又少 的调查结论表示，频道up主的粉丝量往往高于个人向up主，大概正好可以用上面“相关视频”来解释：

频道化的up主，创作的内容相互之间内容相关性很大，因此一旦你从别处的推送点进他的视频（或是通过搜索），在“相关视频”推荐列表里便基本还是该up主内容的视频——我愿称之为“相关推荐霸屏”（）于是如果用户有时间继续刷相关视频，那他们看到的大概率会在一段时间内都是来自同一频道up主的视频了。

而对于个人向up主（比如我），创作的内容相互之间差异可能很大，于是很容易直接推到其他up主的相关视频去

比如我自己mc的迷宫机，在跑酷迷宫机前就只有一个视频，但本身mc迷宫机也有很多其他up主设计过，相关推荐页面自然是推到他们的迷宫机去，而不是推到我自己的其他与mc迷宫机搭不上边的视频去。

而我自己的blender作品，虽然大部分播放量不算高（除了京剧猫的），但可能早期很少人做，并且“blender小马”视频更少，“blender WBWfurry”则是纯粹个人特色而别处没有（可以认为算自己频道化的内容，但是作为up主我本身总体还是个人向的），可以看看相关推荐的情况——前者会稍微掺点别的视频，后者基本就全推我自己的视频了（笑）

以及京剧猫blender，由于WBWpony也是oc（个人特色），而瞳瞳是更多人知晓的角色（有其他up主围绕该角色进行创作），因此推荐页面除了自己blender作品外，也会推其他京剧猫（并且这里尤其是瞳瞳，而不是白糖等其他京剧猫角色）的作品。

结构上可能会类似“频道化的up主”，热点往往是有大量视频围绕同一类主题标签，并且“热点源”的视频播放量往往会十分惊人——不论该视频本身付出是较多（如“回村三天治好精神内耗”）或是较少（一些成为梗的视频/剪辑，如“科三睡觉”，“瓜多少钱一斤”、“我被骗了”等）

自然也是“内容相关”，整体看可以把一个热点看作一位频道化的up主（如果不考虑实际原作者的话），主题内部互相关联，导致一种类似了“相关推荐霸屏”——不过这次视频便来源于各路up主了。

比如鬼畜素材“科目三”，相关推荐基本“霸屏”，但是up主却各不相同。

而为什么“蹭热点”能火，原理就像是为什么频道化up主粉丝多、单视频播放量高吧——热点火了后关注热点的人（“up主粉丝”）就多，同样，看这类视频的人也多了，分给每个视频的播放量同样也会增多。

实际上，各个主题的视频或某一频道化up主发布的视频也都可以看作是网络中出现的“社团结构”。

“社团结构”内部紧密相连，而与外部其他节点的连边则较少——正好与我们关于“热点”、“频道化up”观察到的现象类似：一旦点进该“社团结构”中的某个视频，你大概率会在属于这一个社团内各个节点（视频）上反复跳转（相关推荐）一段时间了。

这类视频往往涉及很多内容主题，比如剪个“国漫超燃混剪”就可以一次吸引到各大国漫的爱好者——甚至就算观众只看过其中一个，也是可以吸引到的。

相当于是不同社团结构的“公共点”吧，于是这许多个社团中的各个视频，每一个都有可能跳转到你混剪视频来了。

个人向up主往往是多内容主题的。

效果应该类似于混剪/多厨视频——固然你可能很难做到“相关推荐霸屏”的效果，但是好处是你可以有各种主题领域的观众/粉丝。

以及，由于你在很多主题领域都有涉猎，你找到至少一个高关注度主题的可能性往往也能越高吧。

（至于“潜力up主”（发视频少但单视频播放量高）与“肝帝”（发视频多但单视频播放量不算很高，慢慢涨粉），除了up主自身制作视频的质量水平外，也可以认为前者是因为正好找到了关注度较高的主题？）

我自己虽然主要创作内容应该是在blender、godot之类，但是看看最多播放量的前几位，有两位“非主业”视频（可能随便发的，“多拉奈奈”以及“eilik（搬运）”），就冲上了前列——这种“随意”发的“非主业”视频的较高播放量，很大概率便是正好蹭到热点了——虽然刚发的时候这些主题并没有成为热点，是后来才有一定热度的。

（虽然我自己还没有做过合作视频）

合作视频，即在播放页面会显示多个作者头像，并且每个作者的详情页内都会展示这个视频。合作视频似乎往往能有比单发更高的播放量。

其中一种容易见到的便是已经出名的up主（可能频道化）与不算很出名但是为本视频作出重要/主要贡献的up（可能个人向）。大概能有一种“抱大腿”的效果吧（笑），即，通过前者的推广，后者的努力也能被更多人注意到——可以认为是被“官方推荐”的。

虽然与相关推荐系统的实际机制不太一样（相关推荐系统是算法推送，合作视频可以相当于频道化up主“直接推送”）但抽象上来看，还是基本一致的——相关推荐倾向于推送同一主题（“社团”）的内容，频道化up主倾向于制作同一主题的内容，因此参与制作合作视频的2号up，得到的收益效果应该也类似于投一个蹭热点的视频吧？（当然合作视频的质量往往还是比单人制作的更好，而且有时候并没有你的视频能蹭的“热点”——不过也可以认为频道化的up主本身就是一个“热点”）

前面指出网络分布的幂律，表示“越早进入，连边数期望值越高”。

而网络中的“社团结构”，是内部紧密相连而与外部连接不多。

结合起来看，如果你能较早进入一个暂时没有很多关注但未来会有很多关注的领域/主题，那么你最终在此新领域收到的关注度也能比后进入此领域受到的关注度更多——反过来，一个已经成熟的领域，你再加入，那么在该领域能关注到你的人应该也不多了（大家的注意力已经被其他人吸走了）

“较早进入”的初期的确不会有很多关注（不然就不叫“早期”了），因此要耐得住性子，要等到后面，你的作品才能变得比较“火”

不过其实也要考虑到视频的“保质期”能力，如果你的视频在未来会变得“过时”，那么未来事物迭代后，你的作品同样会凉凉；但如果作品到未来仍然能有自己的价值，那么它便可以被奉为“经典”，持续有着更多人的关注。

大概就是这些吧。

标签： BLENDER 推荐系统 合作视频 MCBBS