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抖音算法革新：開(kāi)啟智能推薦新時(shí)代
抖音算法革新：開(kāi)啟智能推薦新時(shí)代
在信息膨脹的當(dāng)下,，內(nèi)容推薦算法成為了各大平臺(tái)吸引用戶、留存用戶的重點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)力,。2025 年 4 月 15 日,，在抖音安全與信任中心開(kāi)放日活動(dòng)上，抖音相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人就社會(huì)大量關(guān)注的算法和治理問(wèn)題展開(kāi)深入介紹,，其中其算法原理的公開(kāi),，引發(fā)了諸多討論。
抖音算法在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)了重大突破,，已近乎摒棄傳統(tǒng)依賴內(nèi)容和用戶打標(biāo)簽的方式,。以往，許多平臺(tái)依靠人工或半自動(dòng)打標(biāo)簽來(lái)識(shí)別內(nèi)容屬性與用戶偏好,，這種方式不僅耗費(fèi)人力,，而且存在標(biāo)簽不準(zhǔn)確、更新不及時(shí)等問(wèn)題,。抖音則另辟蹊徑,，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算預(yù)估用戶行為。通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,，抖音能夠?qū)Ａ康挠脩粜袨閿?shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和學(xué)習(xí),，從而精細(xì)地計(jì)算出用戶觀看某條內(nèi)容所獲得的價(jià)值總和，以此將排名靠前的質(zhì)量?jī)?nèi)容推送給用戶,。
在實(shí)際應(yīng)用中,，抖音的推薦系統(tǒng)采用了 “人工 + 機(jī)器” 協(xié)同的風(fēng)險(xiǎn)治理模式。人工運(yùn)營(yíng)和治理體系如同夜空中的導(dǎo)航星,，為算法的運(yùn)行指引方向,。這種協(xié)同模式確保了在高效推薦的同時(shí)，能夠有效規(guī)避算法可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn),，比如低俗內(nèi)容的傳播,、虛假信息的泛濫等,。同時(shí)，抖音運(yùn)用多目標(biāo)體系算法,，致力于打破 “信息繭房”,。所謂 “信息繭房”，是指用戶長(zhǎng)期接觸符合自身偏好的信息,，導(dǎo)致信息接收面越來(lái)越窄,。抖音通過(guò)多目標(biāo)體系算法，從多個(gè)維度考量?jī)?nèi)容的價(jià)值,，不僅關(guān)注用戶的短期興趣,，更著眼于挖掘用戶的長(zhǎng)期需求以及潛在需求，為用戶呈現(xiàn)更豐富多元,、實(shí)用可靠的內(nèi)容,。
抖音應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法涵蓋了多種先進(jìn)模型，其中 Wide&Deep 模型和雙塔召回模型尤為引人注目,。Wide&Deep 模型有效解決了協(xié)同過(guò)濾算法易導(dǎo)致信息單一,、泛化能力不足的難題。協(xié)同過(guò)濾算法在推薦過(guò)程中往往會(huì)局限于用戶已有的興趣領(lǐng)域,，而 Wide&Deep 模型通過(guò)結(jié)合廣度模型和深度模型,，能夠在拓展用戶興趣邊界的同時(shí)，保持對(duì)用戶重點(diǎn)興趣的精細(xì)把握,。雙塔召回模型則在召回環(huán)節(jié)表現(xiàn)出色,，它能夠從海量的內(nèi)容庫(kù)中快速篩選出與用戶興趣高度匹配的內(nèi)容，為后續(xù)的精細(xì)推薦奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),。
抖音推薦算法的重點(diǎn)邏輯可簡(jiǎn)化為 “推薦優(yōu)先級(jí)公式”,，即綜合預(yù)測(cè)用戶行為概率 × 行為價(jià)值權(quán)重 = 視頻推薦優(yōu)先級(jí)。模型以內(nèi)容和用戶兩端的數(shù)據(jù)作為輸入,，其中用戶行為數(shù)據(jù)是學(xué)習(xí)的重點(diǎn),。通過(guò)對(duì)用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論,、轉(zhuǎn)發(fā),、觀看時(shí)長(zhǎng)等行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，結(jié)合視頻本身的價(jià)值權(quán)重,，如內(nèi)容質(zhì)量,、原創(chuàng)性、實(shí)用性等,，推算出視頻推薦的價(jià)值分?jǐn)?shù),，進(jìn)而將綜合價(jià)值比較高的視頻呈現(xiàn)給用戶。
抖音的價(jià)值模型旨在實(shí)現(xiàn)內(nèi)容,、用戶,、作者以及平臺(tái)的多方價(jià)值共贏,。官方表示，通過(guò)不斷調(diào)整參數(shù)對(duì)各類價(jià)值進(jìn)行加權(quán),，以適應(yīng)不斷變化的用戶需求和內(nèi)容生態(tài)。隨著算法的持續(xù)進(jìn)化,，抖音已實(shí)現(xiàn) “分鐘級(jí)” 實(shí)時(shí)反饋更新,。這意味著平臺(tái)能夠快速捕捉到用戶行為的變化，并及時(shí)調(diào)整推薦策略,，確保用戶始終能夠獲取到符合其當(dāng)下興趣的內(nèi)容,。
推薦算法通過(guò)各種 “目標(biāo)” 來(lái)預(yù)估用戶行為。在算法發(fā)展初期,，往往只聚焦于單一或少量目標(biāo),，如點(diǎn)擊率、播放量等,。但隨著抖音用戶的日益多樣化以及內(nèi)容風(fēng)格的多元化,，特別是質(zhì)量中長(zhǎng)視頻的大量涌現(xiàn)，完播率等少數(shù)目標(biāo)已無(wú)法滿足復(fù)雜的推薦需求,。為此,，抖音構(gòu)建了復(fù)雜的多目標(biāo)體系。例如,，將收藏率納入多目標(biāo)考量,，有助于知識(shí)類內(nèi)容精細(xì)觸達(dá)有需求的用戶；增強(qiáng) “收藏 + 復(fù)訪”“關(guān)注 + 追更”“打開(kāi) + 搜索” 等組合目標(biāo),，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)估用戶長(zhǎng)期行為,，助力用戶探索長(zhǎng)期需求；設(shè)置探索類指標(biāo),，挖掘用戶潛在需求,，打破 “信息繭房”；設(shè)立原創(chuàng)性目標(biāo),，激勵(lì)平臺(tái)上質(zhì)量,、新穎且具有獨(dú)特價(jià)值的內(nèi)容創(chuàng)作與推薦。
抖音算法原理的公開(kāi),，不僅展示了其在技術(shù)創(chuàng)新上的實(shí)力與自信,，也為整個(gè)行業(yè)提供了新的發(fā)展思路。在未來(lái),，隨著算法技術(shù)的不斷完善,，抖音有望為用戶帶來(lái)更加個(gè)性化、多元化的內(nèi)容體驗(yàn),，推動(dòng)內(nèi)容生態(tài)向更加健康,、繁榮的方向發(fā)展,。
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