抖音的算法是一个复杂的机器学习系统，它通过分析用户的行为、兴趣和其他因素来学习和优化推荐内容。以下是抖音算法学习的一些主要方式：

用户行为分析：抖音会收集并分析用户的各种行为数据，如观看视频、点赞、评论、分享、关注等。这些数据反映了用户的兴趣和偏好，是算法学习的重要来源。

视频内容分析：抖音还会分析视频本身的内容，包括音频、图像、文本等。算法会识别视频中的关键元素，如主题、风格、人物、音乐等，以便更准确地推荐给用户。

社交关系分析：抖音会分析用户之间的社交关系，如关注、粉丝、互动等。这些信息有助于算法理解用户的社会背景和影响力，从而更准确地推荐相关内容。

实时反馈和调整：抖音的算法会根据用户的实时反馈进行调整。例如，如果用户观看了某个视频并点赞，算法可能会增加类似内容的推荐。如果用户频繁跳过某个类型的视频，算法可能会减少其推荐。

冷启动策略：对于新用户或新内容，抖音会采用冷启动策略。它会根据一些初始条件（如用户注册信息、视频标签等）进行初步推荐，并随着用户行为数据的积累逐步优化推荐结果。

抖音的算法通过不断学习和优化，努力为用户提供更加精准、个性化的推荐内容。这种学习过程是持续进行的，旨在不断提高用户体验和满意度。那么，抖音下拉词能否删除？一般不能直接删除，但小马识途这样的公关机构有应对的办法，根据词的性质和特点采取应对策略，以降低负面词对企业造成的伤害，也可以通过下拉框优化提升品牌的网络形象。