一、抖音的大数据算法叫什么？

抖音的大数据算法称为“内容推荐算法”，主要是通过用户行为数据、内容数据和关联数据来实现。这种算法能够深度挖掘用户行为和兴趣爱好，通过计算机自动学习、分类和预测用户的需求和喜好，推荐符合用户口味的优质内容。

具体来说，算法会通过用户历史观看记录、点赞、评论、分享等数据，分析用户爱好和内容偏好，根据分类、标签、主题等关键词分析内容特征，通过机器学习、神经网络等模型进行计算和预测，最终将符合用户兴趣和需求的内容推荐给用户，提升用户体验和平台黏性。

二、大数据算法计算公式？

大数据算法在处理和分析大规模数据集时使用了多种计算公式和算法。以下是一些常见的大数据算法计算公式的示例：

1. K-means聚类算法：K-means算法通过将数据集分成K个聚类来对数据进行聚类分析。K-means算法的计算公式包括计算每个数据点到每个聚类中心的距离，将每个数据点分配给距离最近的聚类中心，并通过迭代更新聚类中心位置。

2. 朴素贝叶斯分类算法：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类算法。它使用公式 P(C|X) = (P(X|C) * P(C)) / P(X) 来计算给定数据点 X 属于类别 C 的概率。其中，P(C|X) 是后验概率，P(X|C) 是似然度，P(C) 是先验概率，P(X) 是证据因子。

3. 支持向量机（SVM）算法：支持向量机是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。SVM的计算公式包括通过优化算法找到最佳的超平面，使得两个不同分类的数据点之间的间隔最大化。

4. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，通过合并多个决策树模型来进行分类或回归。随机森林的计算公式包括对每个决策树进行训练和预测，然后通过投票或平均预测结果来获得最终的分类或回归结果。

这些只是大数据算法中的一小部分例子，实际上还有许多其他的算法和计算公式，用于处理不同类型的数据和解决不同的问题。具体应用的算法和计算公式会根据具体的需求和数据集的特征而有所不同。