抖音上全部推荐是曾经看过我的人吗

不是，抖音上推荐的不仅仅是曾经看过你内容的人。

在抖音这个短视频平台上，算法推荐系统非常复杂，它并不仅仅基于用户曾经观看过的内容来推荐视频。以下是几个关键点，解释了抖音推荐系统的运作方式：

1. 兴趣模型：抖音会根据用户的历史行为，如点赞、评论、分享、观看时长等，来构建用户的兴趣模型。这些信息帮助算法理解用户的喜好，从而推荐更多符合用户兴趣的内容。

2. 内容相关性：即使用户没有直接观看过某个视频，如果该视频的内容与用户的兴趣模型高度相关，抖音的算法也可能将其推荐给用户。

3. 社交网络：抖音还考虑用户的社交网络，比如哪些视频是用户的好友分享的，或者哪些视频在用户所在的社交圈子中很受欢迎。这种社交推荐可以增加视频的曝光度。

4. 实时性：抖音的推荐系统也会考虑视频的实时性，比如最新的热点事件或者热门话题，这些内容可能会被推送给所有用户，而不仅仅是特定用户。

5. 内容质量：算法还会评估视频的质量，包括视频的完成度、创意性、制作水平等，高质量的内容更有可能被推荐。

6. 用户互动：用户的实时互动（如点赞、评论）也会影响推荐。如果一个视频在短时间内获得了大量的正面互动，算法可能会认为这个视频具有广泛吸引力，从而推荐给更多的用户。

7. 个性化调整：抖音的推荐系统会不断地学习用户的反馈，并根据用户的互动进行调整，以提供更加个性化的内容推荐。

因此，抖音上的推荐内容是一个综合了多种因素的复杂算法结果，它不仅仅基于用户曾经看过的内容，而是综合了用户的兴趣、社交网络、内容质量、实时性等多个维度。这样做的目的是为了提供更加丰富和个性化的内容体验，让用户在抖音上发现更多有趣和有价值的内容。