怎麼知道權重有多少

❶ 不知道怎樣計算權重告訴你8種確定權重方法

計算權重是一種常見的分析方法，在實際研究中，需要結合數據的特徵情況進行選擇，比如數據之間的波動性是一種信息量，那麼可考慮使用CRITIC權重法或信息量權重法；也或者專家打分數據，那麼可使用AHP層次法或優序圖法。

本文列出常見的權重計算方法，並且對比各類權重計演算法的思想和大概原理，使用條件等，便於研究人員選擇出科學的權重計算方法。

首先列出常見的8類權重計算方法，如下表所示：

這8類權重計算的原理各不相同，結合各類方法計算權重的原理大致上可分成4類，分別如下：

第一類、信息濃縮 (因子分析和主成分分析)

計算權重時，因子分析法和主成分法均可計算權重，而且利用的原理完全一模一樣，都是利用信息濃縮的思想。因子分析法和主成分法的區別在於，因子分析法加帶了『旋轉』的功能，而主成分法目的更多是濃縮信息。

『旋轉』功能可以讓因子更具有解釋意義，如果希望提取出的因子具有可解釋性，一般使用因子分析法更多；並非說主成分出來的結果就完全沒有可解釋性，只是有時候其解釋性相對較差而已，但其計算更快，因而受到廣泛的應用。

比如有14個分析項，該14項可以濃縮成4個方面(也稱因子或主成分)，此時該4個方面分別的權重是多少呢？此即為因子分析或主成分法計算權重的原理，它利用信息量提取的原理，將14項濃縮成4個方面（因子或主成分），每個因子或主成分提取出的信息量（方差解釋率）即可用於計算權重。接下來以SPSSAU為例講解具體使用因子分析法計算權重。

如果說預期14項可分為4個因子，那麼可主動設置提取出4個因子，相當於14句話可濃縮成4個關鍵詞。

但有的時候並不知曉到底應該多少個因子更適合，此時可結合軟體自動推薦的結果和專業知識綜合進行判斷。點擊SPSSAU『開始分析』後，輸出關鍵表格結果如下：

上表格中黃色底紋為『旋轉前方差解釋率』，其為沒有旋轉前的結果，實質上就是主成分的結果。如果是使用因子分析，一般使用『旋轉後方差解釋率』對應的結果。

結果中方差解釋率%表示每個因子提取的信息量，比如第1個因子提取信息量為22.3%，第2個因子為21.862%，第3個因子為18.051%，第4個因子為10.931%。並且4個因子累積提取的信息量為73.145%。

那麼當前4個因子可以表述14項，而且4個因子提取出14項的累積信息量為73.145%。現希望得到4個因子分別的權重，此時可利用歸一化處理，即相當於4個因子全部代表了整體14項，那麼第1個因子的信息量為22.3%/73.145%=30.49%；類似的第2個因子為21.862%/73.145%=29.89%；第3個因子為18.051%/73.145%=24.68%；第4個因子為10.931%/73.145%=14.94%。

如果是使用主成分法進行權重計算，其原理也類似，事實上結果上就是『旋轉前方差解釋率』值的對應計算即可。

使用濃縮信息的原理進行權重計算時，只能得到各個因子的權重，無法得到具體每個分析項的權重，此時可繼續結合後續的權重方法（通常是熵值法），得到具體各項的權重，然後匯總在一起，最終構建出權重體系。

通過因子分析或主成分分析進行權重計算的核心點即得到方差解釋率值，但在得到權重前，事實上還有較多的准備工作，比如本例子中提取出4個因子，為什麼是4個不是5個或者6個；這是結合專業知識和分析方法提取的其它指標進行了判斷；以及有的時候某些分析項並不適合進行分析，還需要進行刪除處理後才能進行分析等，此類准備工作是在分析前准備好，具體可參考SPSSAU幫助手冊裡面有具體的實際案例和視頻說明等。

第二類、數字相對大小 (AHP層次法和優序圖法)

計算權重的第二類方法原理是利用數字相對大小，數字越大其權重會相對越高。此類原理的代表性方法為AHP層次法和優序圖法。

1. AHP層次法

AHP層次分析法的第一步是構建判斷矩陣，即建立一個表格，表格裡面表述了分析項的相對重要性大小。比如選擇旅遊景點時共有4個考慮因素，分別是景色，門票，交通和擁護度，那麼此4個因素的相對重要性構建出判斷矩陣如下表：

表格中數字代表相對重要的大小，比如門票和景色的數字為3分，其說明門票相對於景色來講，門票更加重要。當然反過來，景色相對於門票就更不重要，因此得分為1/3=0.3333分。

AHP層次分析法正是利用了數字大小的相對性，數字越大越重要權重會越高的原理，最終計算得到每個因素的重要性。AHP層次分析法一般用於專家打分，直接讓多位專家（一般是4~7個）提供相對重要性的打分判斷矩陣，然後進行匯總（一般是去掉最大值和最小值，然後計算平均值得到最終的判斷矩陣，最終計算得到各因素的權重。

SPSSAU共有兩個按鍵可進行AHP層次分析法計算。

如果是問卷數據，比如本例中共有4個因素，問卷中可以直接問「景色的重要性多大？」，「門票的重要性多大？」，「交通的重要性多大？」，「擁護度的重要性多大？」。可使用SPSSAU【問卷研究】--【權重】，系統會自動計算平均值，然後直接利用平均值大小相除得到相對重要性大小，即自動計算得到判斷矩陣而不需要研究人員手工輸入。

如果是使用【綜合評價】--【AHP層次分析法】，研究人員需要自己手工輸入判斷矩陣。

2. 優序圖法

除了AHP層次分析法外，優序圖法也是利用數字的相對大小進行權重計算。

數字相對更大時編碼為1，數字完全相同為0.5，數字相對更我碼為0。然後利用求和且歸一化的方法計算得到權重。比如當前有9個指標，而且都有9個指標的平均值，9個指標兩兩之間的相對大小可以進行對比，並且SPSSAU會自動建立優序圖權重計算表並且計算權重，如下表格：

上表格中數字0表示相對不重要，數字1表示相對更重要，數字0.5表示一樣重要。比如指標2的平均值為3.967，指標1的平均值是4.1，因此指標1不如指標2重要；指標4的平均值為4.3，重要性高於指標1。也或者指標7和指標9的平均得發均為4.133分，因此它們的重要性一樣，記為0.5。結合上面最關鍵的優序圖權重計算表，然後得到各個具體指標（因素）的權重值。

優序圖法適用於專家打分法，專家只需要對每個指標的重要性打分即可，然後讓軟體SPSSAU直接結合重要性打分值計算出相對重要性指標表格，最終計算得到權重。

優序圖法和AHP法的思想上基本一致，均是利用了數字的相對重要性大小計算。一般在問卷研究和專家打分時，使用AHP層次分析法或優序圖法較多。

第三類、信息量 (熵值法)

計算權重可以利用信息濃縮，也可利用數字相對重要性大小，除此之外，還可利用信息量的多少，即數據攜帶的信息量大小（物理學上的熵值原理）進行權重計算。

熵值是不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。因而利用熵值攜帶的信息進行權重計算，結合各項指標的變異程度，利用信息熵這個工具，計算出各項指標的權重，為多指標綜合評價提供依據。

在實際研究中，通常情況下是先進行信息濃縮法（因子或主成分法）得到因子或主成分的權重，即得到高維度的權重，然後想得到具體每項的權重時，可使用熵值法進行計算。

SPSSAU在【綜合評價】模塊中提供此方法，其計算也較為簡單易懂，直接把分析項放在框中即可得到具體的權重值。

第四類、數據波動性或相關性 (CRITIC、獨立性和信息量權重)

可利用因子或主成分法對信息進行濃縮，也可以利用數字相對大小進行AHP或優序圖法分析得到權重，還可利用物理學上的熵值原理（即信息量攜帶多少）的方法得到權重。除此之外，數據之間的波動性大小也是一種信息，也或者數據之間的相關關系大小，也是一種信息，可利用數據波動性大小或數據相關關系大小計算權重。

1. CRITIC權重法

CRITIC權重法是一種客觀賦權法。其思想在於用兩項指標，分別是對比強度和沖突性指標。對比強度使用標准差進行表示，如果數據標准差越大說明波動越大，權重會越高；沖突性使用相關系數進行表示，如果指標之間的相關系數值越大，說明沖突性越小，那麼其權重也就越低。權重計算時，對比強度與沖突性指標相乘，並且進行歸一化處理，即得到最終的權重。使用SPSSAU時，自動會建立對比強度和沖突性指標，並且計算得到權重值。

CRITIC權重法適用於這樣一類數據，即數據穩定性可視作一種信息，並且分析的指標或因素之間有著一定的關聯關系時。比如醫院裡面的指標：出院人數、入出院診斷符合率、治療有效率、平均床位使用率、病床周轉次數共5個指標；此5個指標的穩定性是一種信息，而且此5個指標之間本身就可能有著相關性。因此CRITIC權重法剛好利用數據的波動性（對比強度）和相關性（沖突性）進行權重計算。

SPSSAU綜合評價裡面提供CRITIC權重法，如下圖所示：

2. 獨立性權重法

獨立性權重法是一種客觀賦權法。其思想在於利用指標之間的共線性強弱來確定權重。如果說某指標與其它指標的相關性很強，說明信息有著較大的重疊，意味著該指標的權重會比較低，反之如果說某指標與其它指標的相關性較弱，那麼說明該指標攜帶的信息量較大，該指標應該賦予更高的權重。

獨立性權重法僅僅只考慮了數據之間相關性，其計算方式是使用回歸分析得到的復相關系數R 值來表示共線性強弱（即相關性強弱），該值越大說明共線性越強，權重會越低。比如有5個指標，那麼指標1作為因變數，其餘4個指標作為自變數進行回歸分析，就會得到復相關系數R 值，餘下4個指標重復進行即可。計算權重時，首先得到復相關系數R 值的倒數即1/R ，然後將值進行歸一化即得到權重。

比如某企業計劃招聘5名研究崗位人員，應聘人員共有30名，企業進行了五門專業方面的筆試，並且記錄下30名應聘者的成績。由於專業課成績具有信息重疊，因此不能簡單的直接把成績加和用於評價應聘者的專業素質。因此使用獨立性權重進行計算，便於得到更加科學客觀的評價，選出最適合的應聘者。

SPSSAU綜合評價裡面提供獨立性權重法，如下圖所示：

3. 信息量權重法

信息量權重法也稱變異系數法，信息量權重法是一種客觀賦權法。其思想在於利用數據的變異系數進行權重賦值，如果變異系數越大，說明其攜帶的信息越大，因而權重也會越大，此種方法適用於專家打分、或者面試官進行面試打分時對評價對象（面試者）進行綜合評價。

比如有5個水平差不多的面試官對10個面試者進行打分，如果說某個面試官對面試者打分數據變異系數值較小，說明該面試官對所有面試者的評價都基本一致，因而其攜帶信息較小，權重也會較低；反之如果某個面試官對面試者打分數據變異系數值較大，說明該面試官對所有面試者的評價差異較大，因而其攜帶信息大，權重也會較高。

SPSSAU綜合評價裡面提供信息量權重法，如下圖所示：

 對應方法的案例說明、結果解讀這里不再一一詳述，有興趣可以參考SPSSAU幫助手冊。

❷ 抖音怎麼查權重

抖音的·賬號權重等級可以在微信查看。下面給大家整理了相關的內容分享，感興趣的小夥伴不要錯過，趕快來看一下吧！

操作流程如下：

1、打開微信進入頁面，點擊下方的「發現」。

❸ 權重比例怎麼算

權重比例怎麼算?
問題一：權重計算方法學校領導9分，授課老師（10+9）/2=9.5分，班幹部是9分，同學分別是（10+8）/2=9分
甲同學測評分數=9×0.4+9.5×0.3+9×暢.2+9×0.1=9.15分

問題二：什麼是權重比例權重是一個相對的概念，針對某一指標而言。某一指標的權重是指該指標在整體評價中的相對重要程度。權重是要從若干評價指標中分出輕重來，一組評價指標體系相對應的權重組成了權重體系。
通常來說，設置權重的方法有以下幾種：
主觀經驗法
考核者憑自己以往的經驗直接給指標設定權重，一般適用於考核者對考核客體非常熟悉和了解的情況下。
主次指標排隊分類法
這是比較常用的一種方法，也稱A、B、C分類法。顧名思義，其具體操作分為排隊和設置權重兩步：排隊是將考核指標體系中所有指標按照一定標准，如按照其重要性程度進行排列；設置權重是在排隊的基礎上，按照A、B、C三類指標設置權重。
專家調查法
這種方法是聘請有關專家，對考核指標體系進行深入研究，由每位專家先獨立地對考核指標設置權重，然後對每個考核指標的權重取平均值，作為最終權重。同樣的指標，對不同的部門和人員來說，各個指標的權重應不一樣；不同來源的數據權重也是不一樣的。考核實踐中應綜合運用各種方法科學設置指標權重。通常的做法是主要根據指標的重要性進行設置，並可根據需要適時進行調整。

問題三：權重系數怎麼算權重系數
在數學上，為了顯示若乾量數在總量中所具有的重要程度，分別給予不同的比例系數，這就是加權。
加權的指派系數就是權數，又稱權重、權值。
權數分為兩種，即自重權數與加重權數。
權重系數是表示某一指標項在指標項系統中的重要程度，它表示在其它指標項不變的情況下，這一指標項的變化，對結果的影響。
權重系數的大小與目標的重要程度有關。對於不同學科，不同年齡階段，每個指標項的重要程度是不同的，所以各指標項的權重系數必須根據實際情況作出合理的規定。
自重權數：以權數作為指標的分值（或分數），或者以權數直接作為等級的分值。
加重權數：在各指標的已知分值（即自重權數）前面設立的權數。
（1）經驗方法
通過訪問有經驗的專家、學者，以他們在實踐中的經驗分析哪項指標項重要、哪項指標項不太重要，從而確定這些指標項的權重系數的大小。
（2）多因素統計方法
事先設計好一些問卷問題，將各項指標項列出來，以最重要、重要、次重要的等級讓調查對象打勾，再將調查的結果進行統計計算，以計算出來的排序指數Wi的大小來確定權重系數的大小

問題四：權重計算方法權重系數是表示某一指標項在指標項系統中的重要程度，它表示在其它指標項不變的情況下，這一指標項的變化，對結果戶影響。
出題人的考察點在於看你是否理解了權重概念。
以題中所舉案例，當權重為W1時，所有指標項均為1，也就是說不分重要程度，同等重要，當權重為W2時，突出技術能力和政治思想，此兩項為1，高於其他項。當權重為W3時，突出學歷和組織能力，此兩項為1，高於其他項。
那麼當突出技術能力和政治思想時，權重選項為W2，此時，甲得分為0.9×1+0.5×0.5+1×1+1×0.8+0.8×0.8+0.8×0.7+1×0.6=4.75.乙得分為0.7×1+0.9×0.5+0.8×1+0.8×0.8+1×0.8+1×0.7+0.7×0.6=4.51.

問題五：什麼叫權重什麼叫比重這么跟你說吧，所謂比重就是比例，比如說今年公司的主營業務收入了800萬，其他業務收入了200萬，那麼主營業務的比重就是800/(800+200)=0.8。要說到權重的話，這個需要權重參數，舉個例子說，企業通常更看重主營業務，因為這個比較穩定，而其他業務就不一定了，那麼企業就會自己設定權重參數，例如主營業務的比重是0.8，但是企業一般就會設定權重參數為0.8以上的數值。不過大多數情況下，我們對於這二者是不加區分的，只有在一些風險比較高的行業，我們才加以區分。

問題六：權重比率的演算法請教這個比例是以資金量來說的。打個比方，兩市現在的總的資金量假如說是3萬億（這個數字網路一下應該好查到），某一隻股票，比如中石化，你F10查看一下大致的資金量。剩下的就是一除，佔得比例就出來了。我是這么理解。
我理解的公式是：

權重比例=某隻股票的總金額/整個大盤的總資金量
有能人在幫補充吧。

問題七：51分權重佔70%要怎麼算權重就是佔比例，70%就等於0.7，那麼51（滿分100的話）乘以0.7等於35.7，在比如另一項權重30%，得分100，那麼100乘以0.3等於30，總分就是35.7+30=65.7.及格了。

問題八：投標價格權重是什麼意思投標價格權重是就是投標價格賦分的比例。比如當地投標要求，貨物項目的價格分值占總分值的比重（權重）不得低於30%，不得高於70%；服務項目的價格分值占總分值的比重（權重）不得低於20%，不得高於40%。
投標價格是指投標人依據招標文件章程的條件完成招標項方針預算(假使有的話)、動工、竣工和修補任何缺陷的投標報價。投標的定義是承包者按照招標要求提出報價，爭取獲得承包任務的工作；投標是與招標相對應的概念，它是指投標人應招標人的邀請或投標人滿足招標人最低資質要求而主動申請，按照招標的要求和條件，在規定的時間內向招標人遞價，爭取中標的行為。

❹ 抖音賬號評分和權重怎麼查多少分才正常

如今說到抖音對於每個賬號都有評估，所以，不同的賬號才會有不同的權重，而這個權重分的高低就直接影響著賬號能夠獲取到的曝光度，那麼和權重怎麼查?
抖音賬號評分和權重怎麼查 多少分才正常
一、抖音賬號評分和權重怎麼查?
當你的賬號上各項數據顯示你的作品被用戶喜歡，且視頻推薦量、完播率、點贊率、轉發量等處於一個高水平的平均值，則代表你的賬號權重高，反之亦然。
二、抖音權重分多少分算正常?
1、完善賬號資料，信息要盡詳，並且要認證。
2、最好是原創的。
3、提高時長，低於7秒的不會被推。
4、不要涉及喝酒、燙頭等內容。
三、如想要看評級，在消息里有評價消息，就能夠知道評級情況了。先來了解下6類號權:
1、僵號:周內發布的播放量在100以下的號，建議重注;
2、低權號:持續新發的播放量在100-200的賬號。這類號的只會被推到低地，若持續沒有突破會被降號;
3、中途降:先前可能成千上萬，但因為帶有廣的內容，就會被降權，變為低權號，突然沒有推。若是搬運別的，同樣會中途降，對於號本身來說損失較大。
4、待推號:持續在1千-3千，為待推薦賬戶，權高;這時發布高質的原創、點贊數提升，就會推薦到更大的池，就很易上小熱門了。等有了小熱之後才會有大熱的機會。
5、待上熱:持續在萬以上的號，只需多參與話題活動、等熱內容，可以提上大熱的概率。所以，賬播放多的機會就不少。自然長久的上話題那這些號的權就會非常的高，播放量肯定是不會低的。
6、大v號:這類也是號中權重最高的，會有對接的小二，可以先知道活動。可以給用戶帶來更多優質的創作，同時吸引更多用戶。這也是大v能夠迅速上熱搜的關鍵所在了。
抖音帳號評分和權重就給各位小夥伴們介紹到這里，大家在抖音開店時，肯定要了解權重和評分的，大家想要提高權重分的話，一定要完善自己的個人信息視頻，一定要保證是原創的。
如今說到抖音對於每個賬號都有評估，所以，不同的賬號才會有不同的權重，而這個權重分的高低就直接影響著賬號能夠獲取到的曝光度，那麼和權重怎麼查?
抖音賬號評分和權重怎麼查 多少分才正常
一、抖音賬號評分和權重怎麼查?
當你的賬號上各項數據顯示你的作品被用戶喜歡，且視頻推薦量、完播率、點贊率、轉發量等處於一個高水平的平均值，則代表你的賬號權重高，反之亦然。
二、抖音權重分多少分算正常?
1、完善賬號資料，信息要盡詳，並且要認證。
2、最好是原創的。
3、提高時長，低於7秒的不會被推。
4、不要涉及喝酒、燙頭等內容。
三、如想要看評級，在消息里有評價消息，就能夠知道評級情況了。先來了解下6類號權:
1、僵號:周內發布的播放量在100以下的號，建議重注;
2、低權號:持續新發的播放量在100-200的賬號。這類號的只會被推到低地，若持續沒有突破會被降號;
3、中途降:先前可能成千上萬，但因為帶有廣的內容，就會被降權，變為低權號，突然沒有推。若是搬運別的，同樣會中途降，對於號本身來說損失較大。
4、待推號:持續在1千-3千，為待推薦賬戶，權高;這時發布高質的原創、點贊數提升，就會推薦到更大的池，就很易上小熱門了。等有了小熱之後才會有大熱的機會。
5、待上熱:持續在萬以上的號，只需多參與話題活動、等熱內容，可以提上大熱的概率。所以，賬播放多的機會就不少。自然長久的上話題那這些號的權就會非常的高，播放量肯定是不會低的。
6、大v號:這類也是號中權重最高的，會有對接的小二，可以先知道活動。可以給用戶帶來更多優質的創作，同時吸引更多用戶。這也是大v能夠迅速上熱搜的關鍵所在了。
抖音帳號評分和權重就給各位小夥伴們介紹到這里，大家在抖音開店時，肯定要了解權重和評分的，大家想要提高權重分的話，一定要完善自己的個人信息視頻，一定要保證是原創的。

❺ 怎麼計算各個指標的權重

加權平均數的計算公式如下圖：

加權平均值即將各數值乘以相應的權數，然後加總求和得到總體值，再除以總的單位數。加權平均值的大小不僅取決於總體中各單位的數值（變數值）的大小，而且取決於各數值出現的次數（頻數），由於各數值出現的次數對其在平均數中的影響起著權衡輕重的作用，因此叫做權數。

意義：

權重是一個相對的概念，是針對某一指標而言。某一指標的權重是指該指標在整體評價中的相對重要程度。權重表示在評價過程中，是被評價對象的不同側面的重要程度的定量分配，對各評價因子在總體評價中的作用進行區別對待。事實上，沒有重點的評價就不算是客觀的評價。

❻ 如何查看抖音權重

可以打開微信，點擊搜索「抖大大」小程序，進入頁面，輸入抖音昵稱或者ID賬號，可以查看權重等級，還可以了解漲粉趨勢等信息。

權重是指某一因素或指標相對於某一事物的重要程度，其不同於一般的比重，體現的不僅僅是某一因素或指標所佔的百分比，強調的是因素或指標的相對重要程度，傾向於貢獻度或重要性。

通常，權重可通過劃分多個層次指標進行判斷和計算，常用的方法包括層次分析法、模糊法、模糊層次分析法和專家評價法等。

❼ 權重怎麼看

總的來說，店鋪權重就是一個積分的過程。而積分來自不同的幾個方面。

一、標題的優化

標題也是有權重分的。優化好標題會積累一定的權重分，但是這個並不固定。假如你的關鍵詞被人搜索點擊一次，加一分，收藏一次加一分，購買了又加一分，那麼你的權重就提高了一點。真正的權重原理相同，但是積分形式不同，需要關鍵詞點擊量，收藏量積累到很多量，權重才會增加。

二、流量積累與轉換

點擊量、停留時間、 瀏覽、咨詢、服務，這些都是可以轉換的成積分的，所以這是提高權重的關鍵。轉換率也是權重提高的關鍵。流量多反而會稀釋我們的轉換率，還不利於權重分的積累。精準的流量卻可以權重分的增加。所以這兩者既矛盾，也相關。

三、直通車的使用

很多人在店鋪開始都會用直通車，開車慢慢練，車開的好，這個權重分是可以慢慢拿的到的。開不好沒關系，因為他不會扣你的分。

四、DSR評分

DSR店鋪評分是權重的關鍵，信譽再好，如果你的DSR都飄綠了，那說明你的權重分比別人低好多，怎麼追回呢？除了請求你的買家5星好評，再不斷的提高其他細節，追回你的權重分之外，看下哪些細節沒有完善。而且DSR很低的的話，你需要重新分析，相比其他賣家你的店鋪到底是哪些不足，然後取其精華，去其糟粕，好好規劃一下。

❽ 權重的計算方法 如何計算權重

1、權重計算即將各數值乘以相應的權數，然後加總求和得到總體值，再除以總的單位數。

2、權重的值就是加權平均值，值的大小不僅取決於總體中各單位的數值（變數值）的大小，而且取決於各數值出現的次數（頻數），由於各數值出現的次數對其在平均數中的影響起著權衡輕重的作用，因此叫做權數。

❾ 抖音賬號權重等級怎麼查看

抖音查看自己的權重需要先打開微信，然後點擊發現，再點擊小程序，接著搜索抖大大，最後輸入自己的抖音號查看即可。

權重對於我們運營者和用戶來說是看不到的，抖音權重是抖音賬號的一項內在數值，它會影響到我們作品的曝光。

如果賬號權重低，發布的視頻得到的初始推薦量也相對較低，被人看見的機會就小；反之，就能獲得較多的曝光和推薦量，進入更大的流量推薦池，形成小熱門，甚至大熱點。

抖音，是由位元組跳動孵化的一款音樂創意短視頻社交軟體。該軟體於2016年9月20日上線，是一個面向全年齡的短視頻社區平台。

2019年1月18日下午，中央電視台與抖音短視頻舉行新聞發布會，正式宣布抖音將成為《2019年中央廣播電視總台春節聯歡晚會》的獨家社交媒體傳播平台，會上公布了2019年央視春晚「幸福又一年」的新媒體行動，抖音將同央視春晚在短視頻宣發及社交互動等領域展開全方位深度合作。

❿ 抖音權重在哪裡查看

抖音權重查看方法如下：

1、打開【微信】，點擊右上角的【查找】。