抖音矩阵是一种基于用户行为和兴趣的推荐算法，它可以根据用户的观看历史、点赞、评论等行为，为用户推荐更加个性化的内容。那么，抖音矩阵是如何弄出来的呢？

1. 数据收集

抖音矩阵的弄出来需要大量的数据支持。抖音会收集用户的观看历史、点赞、评论等行为数据，同时也会收集视频的标签、描述等元数据。这些数据会被存储在抖音的服务器上，供后续的算法使用。

2. 特征提取

在数据收集之后，需要对数据进行特征提取。特征提取是指从原始数据中提取出有用的特征，用于后续的算法计算。在抖音矩阵中，特征可以包括用户的观看历史、点赞、评论等行为，以及视频的标签、描述等元数据。

3. 矩阵计算

在特征提取之后，需要进行矩阵计算。矩阵计算是指将用户的特征和视频的特征进行计算，得出用户对每个视频的兴趣程度。在抖音矩阵中，矩阵计算可以使用协同过滤算法、深度学习算法等。

4. 推荐结果生成

在矩阵计算之后，需要根据用户的兴趣程度生成推荐结果。推荐结果可以根据用户的兴趣程度进行排序，推荐给用户最感兴趣的视频。在抖音矩阵中，推荐结果可以使用排序算法、推荐系统算法等。

总结

抖音矩阵的弄出来需要数据收集、特征提取、矩阵计算和推荐结果生成等步骤。这些步骤需要使用各种算法和技术，如协同过滤算法、深度学习算法、排序算法、推荐系统算法等。通过这些步骤，抖音可以为用户推荐更加个性化的内容，提高用户的使用体验。