1，bilibili直播怎么上推荐

直播有特色人气高
bilibili直播姬pc版，在b站直播区上面就能看见，希望采纳，谢谢，

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2，b站up主推广up主前期都是怎么推广自己的呀

前期都是这样的，因为b站有自己的一套算法机制，当你上传视频后，b站会把你的视频推荐给一部分人看，如果这一部分人觉得你的视频很好，给你点赞、投硬币、收藏。那么就会把你的视频推荐给更多人看，这样一直循环下去，就会有越来越多人看你的视频哦。当然，如果你是刚做up，可以私信我哦，我这边可以帮忙做点赞、弹幕、投硬币，和播放量配合，可以顶上分区推荐的。
可以发抖音的再看看别人怎么说的。

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3，18岁以上可以在b站直播吗

18岁以上的成年人可以在b站直播。除了b站以外，网络上几乎所有的正规直播平台，未满18岁的未成年人是都不被允许从事直播行业的，也不为18岁以下的未成年人提供主播注册通道。 b站直播的申请可以说是零门槛的，只要不是未成年人，几乎都可以申请直播的： 1、实名认证； 2、上传本人手持身份证正面，以及身份证反面（年龄必须满18周岁以上）； 3、证件必须在有效期1个月以上。 只要是满足上面几个条件，基本上都能直接注册成为b站主、

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4，推荐算法的主要推荐方法的对比

各种推荐方法都有其各自的优点和缺点，见表1。 表1 主要推荐方法对比 推荐方法优点缺点基于内容推荐推荐结果直观，容易解释；不需要领域知识 新用户问题；复杂属性不好处理；要有足够数据构造分类器 协同过滤推荐新异兴趣发现、不需要领域知识；随着时间推移性能提高；推荐个性化、自动化程度高；能处理复杂的非结构化对象 稀疏问题；可扩展性问题；新用户问题；质量取决于历史数据集；系统开始时推荐质量差； 基于规则推荐能发现新兴趣点；不要领域知识 规则抽取难、耗时；产品名同义性问题；个性化程度低； 基于效用推荐无冷开始和稀疏问题；对用户偏好变化敏感；能考虑非产品特性 用户必须输入效用函数；推荐是静态的，灵活性差；属性重叠问题； 基于知识推荐能把用户需求映射到产品上；能考虑非产品属性 知识难获得；推荐是静态的

5，推荐算法的组合推荐

由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐（Hybrid Recommendation）经常被采用。研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。尽管从理论上有很多种推荐组合方法，但在某一具体问题中并不见得都有效，组合推荐一个最重要原则就是通过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。在组合方式上，有研究人员提出了七种组合思路：　　?1）加权（Weight）：加权多种推荐技术结果。　　?2）变换（Switch）：根据问题背景和实际情况或要求决定变换采用不同的推荐技术。　　?3）混合（Mixed）：同时采用多种推荐技术给出多种推荐结果为用户提供参考。　　?4）特征组合（Feature combination）：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用。　　?5）层叠（Cascade）：先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果，第二种推荐技术在此推荐结果的基础上进一步作出更精确的推荐。　　?6）特征扩充（Feature augmentation）：一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中。　　?7）元级别（Meta-level）：用一种推荐方法产生的模型作为另一种推荐方法的输入。

6，B站问题求解答

1. 无蓝耗 4.提莫 5.冯·诺依曼 6.dark flame master 9.FATE/STRANGE FAKE 10.碱性环境；碳负离子 11.早见沙织 12.青山七海 13.山口胜平 16.生化危机 17.lancer 18.唐马儒 19.轻音少女中的店员 20.光子 21.池下茜 22.应用数量更多 23.Detective Comics 24.空知英秋 25.花泽香菜 26.乔瑟夫·乔斯达 27.树枝 28.1981年 29.达尔文 30.刀剑神域 31.能登麻美子
#7 魔法少女奈叶中称奈叶和菲特为妈妈的女孩子是谁 薇薇欧哈洛温 八神薇薇欧 高町薇薇欧 薇薇欧特斯塔罗萨 #8 下面哪个是【Oblivious Garden】的九公主 菲茵·维奈特 玛丽安·亚维塔斯 凯洛特·赛连恩格兰 雪露·奎莎·佛马鲁哈托 #9 以下哪部FATE系列作品是由成田良悟执笔的？ FATE/STAY NIGHT FATE/ZERO FATE/STRANG
B站的问题大多数是可以百度的，一边百度一边做，基本上可以合格的
让人花5个硬币给你买一个邀请码不就完了，凡是注册的身上都一大堆呢，我这注册没多久就好几百个了！！

7，推荐算法有哪些

推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。 基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的Item可能会重复，典型的就是新闻推荐，如果你看了一则关于MH370的新闻，很可能推荐的新闻和你浏览过的，内容一致；另外一个弊端则是对于一些多媒体的推荐（比如音乐、电影、图片等)由于很难提内容特征，则很难进行推荐，一种解决方式则是人工给这些Item打标签。 协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve filtering），还有一种是基于Item的协同过滤算法（item-based collaborative filtering），这两种方法都是将用户的所有数据读入到内存中进行运算的，因此成为Memory-based Collaborative Filtering，另一种则是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization等，这种方法训练过程比较长，但是训练完成后，推荐过程比较快。 最后一种方法是基于知识的推荐算法，也有人将这种方法归为基于内容的推荐，这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。 混合推荐算法，则会融合以上方法，以加权或者串联、并联等方式尽心融合。 当然，推荐系统还包括很多方法，其实机器学习或者数据挖掘里面的方法，很多都可以应用在推荐系统中，比如说LR、GBDT、RF（这三种方法在一些电商推荐里面经常用到），社交网络里面的图结构等，都可以说是推荐方法。

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