抖音全是刷过的（抖音经常刷到的人）-抖音百科

小孩拿我手机刷我抖音,。现在我的抖全是小孩看的内容。能再刷回去…

当然是可以的，以后你最好不要让小孩碰手机。慢慢就能刷回去了。

小学生因为年龄小，想法比较简单，看到有别的小朋友发就会想要模仿，加上技术有限，审美能力不高，所以会出现一些让人尴尬的视频，所以抖音上的小学生常常被吐嘈。我觉得小学生还是少玩抖音，浪费时间耽误学习不说吧，还可能受到不好的影响，毕竟上面的内容良莠不齐。

然而，这种推荐系统并不完美。有时候，它可能会陷入一种“反馈循环”中。具体来说，如果你观看了一个视频，系统就会推荐更多相似的视频。如果你继续观看这些相似的视频，系统就会进一步加强这种推荐模式。这就可能导致你在一段时间内反复看到相似或者相同的视频。

如果被人拿走了我的抖音账号，他们可以在我的抖音账号上传播病毒软件。这可能会对我的手机以及其他人的手机造成危害，不仅会造成经济损失，还会让我的亲友们受到威胁。

不会，还是可以刷到，这个跟抖音系统算法和随机性有一定关系其实抖音里面的视频都是有限的库里面随机播放的，所以会刷到一样的视频一点也不奇怪，另外一些好的视频希望大家可以经常看到，就会多放几次。

抖音只有点赞、评论、收藏过和关注过的用户的视频是可以找到的，其余刷过的视频是没有办法找到的。抖音（TikTok）是由今日头条推出的一款短视频分享APP，于2016年9月上线，是一个专注于年轻人音乐短视频创作分享的社区平台。

第1步在抖音主界面右上角点击搜索。第2步可以在搜索框输入自己印象中的作者，或者作品名称关键词。第3步点击搜索之后选择对应的内容，然后去查找即可。第4步如果是我们关注的作者或者是则点赞过，就可以打开个人的主页了。

1、抖音刷来刷去一直重复视频的原因可能是因为抖音的推荐算法导致的，也可能是用户自身操作习惯的问题。抖音推荐算法：抖音的推荐算法是基于用户的兴趣、历史行为和交互行为等因素来进行视频推荐的。这意味着，如果你经常观看某一类视频或者与某些用户互动频繁，那么抖音就会更多地推荐这类视频给你。

2、抖音刷过一遍又重复刷一遍的原因是因为抖音的推荐算法和用户体验设计，以及用户自身的使用习惯和需求。抖音的推荐算法：抖音的推荐算法是根据用户的兴趣、历史行为和互动行为等因素来生成个性化推荐列表的。

3、清理缓存：抖音会在本地缓存一部分数据，包括你已经观看过的视频。如果缓存数据出现问题，可能会导致抖音反复播放同一个视频。此时，你可以尝试清理抖音的缓存。在抖音的设置中，一般可以找到“清理缓存”的选项。清理完成后，重新启动抖音，看看问题是否解决。

2、他一天可以看你20次，就证明他是喜欢看你的。可能是陌生人。觉得你长得漂亮，或者说你拍的抖音，很好看。喜欢你就喜欢你的所有，所以你拍的抖音他可以重复看。

3、当有人推荐了你的抖音作品，这意味着他们在抖音平台上看到了你的内容，并认为它值得分享给其他人。推荐可能来自于用户的个人喜好、内容的创新性或娱乐性，或者是作品与当前趋势或热门话题的关联性。在抖音这样的社交媒体平台上，内容的传播主要依赖于用户的互动，如点赞、分享和评论。

1、你可以进入抖音的设置找到缓存，然后清理就可以了。

2、看不到，前台肯定看不到，后台这个数据会不会删除就不清楚了，表面删除只不过明面上看不到，后台或者数据库到底有没有存留就不清楚了。

3、抖音的后台算法策略做的很好，可以理解为所有视频在一个大池子里，分门别类的存好，根据用户的喜好去给用户推荐视频，来保证用户的存留和活跃度。体量足都大（吸引足够多的用户下载）的时候，会相应的推荐广告等，这时候抖音就实现盈利了。

4、苹果手机存储中的其他删除需要使用抹除，寻找的方法如下：以苹果7为例，点击“设置”，如下图所示。再点击“通用”，如下图所示。点击“还原”，如下图所示。点击“抹除所有内容和设置”，如下图所示。再点击“立即抹除”，如下图所示。

5、APP版本：抖音 V10 抖音做数据是指提升直播间的诸多数据，例如用户存留、用户互动、用户下单率等，目的是帮助直播间推流、推送。数据是指用户在直播间的行为，如评论、停留、点赞、音浪、成交等。抖音对于直播间的推流都是基于大数据推送的，即依靠直播间的数据来判断直播间的质量。

6、他可能对你仍存留情愫，希望能够与你重燃旧情。看到你的抖音视频，对他而言，仿佛看到了你本人一样，这可能是他对你思念的一种慰藉。有些人对分手的定义并不明确，可能在他们看来，分手并非最终的决裂，而是一种暂时的冷却，因此继续关注对方是合理的行为。

2、基础流量池当你在平台发布视频，通过平台审核后，系统将会分配给你一个初始流量池，会有0-500的用户数量，当然如果是一个账号权重比较高的话可能有上千个曝光。

3、要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：喜欢、评论和分享更多不同类型的视频：这样可以帮助算法更好地理解你的兴趣，从而提供更多样化的推荐。定期清理你的观看历史：这可以帮助防止算法陷入反馈循环中。关注更多不同的创作者：这样可以从更广泛的来源获取视频推荐。