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抖音公開算法原理:通過主動多樣化推薦打破信息繭房

發布時間:2025-04-16 17:27:25

今天,抖音舉辦“安全與信任中心開放日”活動,相關業務負責人介紹,抖音推薦系統采用“人工+機器”協同的方式進行風險治理,通過多目標體系算法主動打破“信息繭房”,為用戶呈現更豐富多元、實用可靠的推薦內容。

推薦算法的出現,得益于人工智能技術的發展。抖音算法工程師劉暢介紹,抖音的推薦算法與國內外大部分內容推薦平臺相似,包含召回、過濾、排序等環節,重點在于對用戶行為的學習。算法能夠在完全“不理解內容”的情況下,找到興趣相似的用戶,將其他人感興趣的內容推薦給該用戶。目前,抖音算法已基本不依賴對內容和用戶打標簽,而是通過神經網絡計算,預估用戶行為,計算用戶觀看這條內容獲得的價值總和,把排名靠前的內容推給用戶。

開放日現場。劉胤衡/攝

“用戶長期價值,是抖音推薦算法的‘北極星指標’,也是我們最核心的業務目標。”劉暢表示,抖音更關注用戶長期價值,而非追求平臺短期數據。為此,抖音算法綜合考量完播、評論、點贊、對作者長期消費、分享、跟拍等眾多目標,力求計算出更契合用戶長期價值的結果。

劉暢說,為引導算法打破“信息繭房”,抖音算法在多目標建模體系下設置專門的探索維度:一是針對用戶已展現出的興趣,通過多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾(長尾)興趣等方法,控制相似內容出現頻次,推薦更多樣的內容;二是幫助用戶探索更多新興趣,采用隨機推薦、基于社交關系拓展興趣、搜索推薦聯動、“不感興趣”不再展現等多種方式,讓用戶主動行為影響推薦系統,使推薦更加個性化和多樣化。

抖音生態運營經理陳丹丹坦言,算法雖能學習并預估用戶行為,但因其無法理解內容語義,可能導致違法違規及不良內容被推薦傳播。因此,在實際應用場景中,須通過平臺治理體系對算法進行約束和規范。

陳丹丹介紹,抖音構建了“人工參與+機器學習”相結合的內容治理體系,并組建了專門的平臺治理團隊,為算法設置“護欄”。在內容審核方面,采用“人工+機器”協同模式,“機器”負責“寬度”評估所有投稿,“人工”負責“深度”,針對專業、敏感或疑難等問題進行精準研判。

用戶參與反饋機制。抖音集團供圖

陳丹丹表示,創作者將內容上傳至抖音后,首先進入機器識別環節。如果內容被識別出含有高危特征,將被直接攔截;若未命中高危特征但模型判斷存在問題,則會送至人工審核;若問題概率較低,則獲得基礎流量進入下一環節。視頻被舉報、評論區出現集中質疑、流量激增等情況,均可能觸發“人工+機器”審核機制。

針對社會普遍關心的、對用戶造成較多困擾的焦點問題,抖音成立多個專項治理團隊,針對詐騙、網暴、虛假擺拍、未成年人保護、網絡水軍、AIGC技術濫用等重大專項風險進行治理。為遏制不實信息傳播,抖音近日上線了辟謠卡。對于能讓用戶有收獲、有驚喜、有共鳴的優質內容,抖音增加了專門的推薦子鏈路,標記為優質內容子品牌的內容,均有機會獲得流量扶持。

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