“一般来说，推荐系统依赖于两个关键步骤：“内容过滤”和“协作过滤”。这两个概念理解起来并不复杂。内容过滤系统会向用户推荐他们本身就喜欢的信息，比如用户喜欢看关于狗的视频，并且这类视频带有“爱狗人士”的标签，那么系统就会给用户推荐更多关于狗的视频。而协作过滤系统则是通过找到爱好相似的用户群来给出推荐。比如简和特雷西爱看的视频类型高度相关，如果简多次完整地观看了某一视频，也就意味着她一定是喜欢这类视频的，那么这个时候系统就会将该视频推荐给特雷西。”
“字节跳动的系统以三种概要为中心：内容概要、用户概要和环境概要。”
“依靠推荐来提高用户黏度的好处在于，随着时间的推移，它可以创造一个不断改进发展的良性循环，通常被业界称为“数据网络效应”。”