短视频源码开发中，源码快速搭建，关键点无非就是这两个

短视频的火爆基于他对于移动互联网时代用户触媒习惯的符合，另一方面，基于各类互联网平台的产品功能、用户群体以及短视频内嵌需求的差异性，也给予了“短视频+”不同的滋生土壤。而各种短视频程序琳琅满目，最关键的始终是以下这两点。

一、智能推荐

像抖音这样的运营级短视频APP，背后有着智能算法和大数据的加持，每条视频内容都有特定的标签，可以根据用户图像为用户推荐合适的短视频内容。

梳理海量数据的核心技术：

海量数据的储存（分布式）

海量数据的运算（分布式）

这些核心技术的实现是不需要用户从零开始造轮子的储存和运算的都已经有大量的承受的框架来用。

储存框架：

HDFS–分布式文件储存系统

HBase–分布式数据库系统

Kafka – 分布式消息缓存系统（实时流式数据处理场景中应用广泛）

运算框架：（要解决的核心问题就是帮用户将处理逻辑在许多机器上并行执行）

Hive – 数据仓库工具：可以接收SQL,翻译成mapreduce或者spark程序运行

Flume – 数据采集

Sqoop – 数据迁移

Elisticsearch – 分布式的搜索引擎

…

对于中小型短视频平台而言，AI智能算法和大数据的应用会提升运营成本，但是在开发短视频源码时，却可以通过设置合理的视频推荐机制来实现智能推荐。

比较实用的首页视频推荐机制

短视频APP首页推荐列表根据推荐值进行排列，推荐值的计算公式可表示为：推荐值=（曝光值+热度值）*转化率

曝光值：新的视频发布时系统会添加相应的曝光值，当视频审核通过后，曝光值每小时会递减，直到为零，这里需要注意如果视频内容下架或视频内容正在审核中，曝光值是不会下降的。

热度值：点赞数*点赞权重+评论数*评论权重+分享数*分享权重

转化率：完整观看该视频次数/该视频总观看次数

所有的参数都可以进行人为调整，当然像抖音短视频平台就不需要人为调整了，因为存在依靠数据建立的实时用户行为数据分析系统。

基于这样的视频推荐机制，我们就能解决短视频APP开发过程中视频审核推荐环节的问题了，当然也可以借助相关的视频智能推荐sdk来实现。

二、视频特效

各种各样的短视频特效是短视频火爆的重要原因。我们平常所看到的各类动态贴纸，以及各类视频特效，大多需要依靠人脸识别技术来实现。一般的源码服务商是没有这个技术实力的，通常是选择接入三方服务商提供的动态贴纸SDK，短视频源码开发时做相关的适配即可。

1.实时美颜

不得不说，现在还是个“看脸的时代”。美颜绝对是广大短视频用户的刚需。美颜功能通常会集成精致的磨皮、美白、大眼、瘦脸等功能，实现美颜特效的精准控制和全局影响美化。

2.特效滤镜

通常我们看到的不同风格的短视频都是由不同的滤镜打造出的风格。当然滤镜也是可以根据需求进行个性化定制。

3.动态萌颜

萌颜特效，我们看到的那些软萌妹子在录制短视频时，一般都会使用这种动态萌颜的特效。这种动态萌颜就像不同种类的贴纸，让短视频用户实现特色短视频录制。

短视频各种功能的增减无非就是提升客户的使用体验，而无论如何开发，都要掌握最基础的开发要点。根基稳固了，自然事半功倍。