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抖音主动公开算法原理树立行业新标杆:
“抖音安全与信任中心”网站(95152.douyin.com)

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1 算法透明的几点准则

需涵盖技术逻辑公开、治理机制可查、用户参与共建等维度。以下是基于抖音案例总结的可行路径,以及几个准则:

  • 算法逻辑的明示
    企业需主动公开算法基本原理,例如抖音通过安全与信任中心网站(95152.douyin.com)详细说明推荐系统不再依赖传统标签分类,而是基于用户行为预测模型(如点赞、收藏、重复访问概率)实现动态匹配。这种公开需突破技术“黑盒”,解释算法如何通过多目标建模(如平衡100多个指标)避免单一目标导致的信息茧房。

  • 数据使用规范的透明
    明确数据收集范围、用途及用户控制权。例如,抖音将“收藏”行为作为重要信号,并通过优化“不感兴趣”“屏蔽词设置”等功能,赋予用户管理推荐内容的能力。

  • 构建多元化目标体系
    避免流量至上的单一目标,引入社会价值指标。例如,抖音通过预测用户对深度内容(如《450分钟解读红楼梦》)的重复观看概率,提升优质内容曝光率,2025年预计增加优质内容曝光300%。

  • 动态调整与平衡机制
    通过“探索流量”主动推送新兴趣领域,结合用户搜索行为实时调整推荐策略,打破信息同质化。同时,建立重复内容过滤机制,缓解内容过度密集问题。

  • 审核流程透明化
    公开内容审核的协同机制(如机器+人工审核)和分层标准。抖音采用初审、复审、三审的多层审核链路,且流量越高的内容审核次数越多、标准越严格。

  • 专项治理能力建设
    针对高频社会问题(如网络暴力、谣言、AI生成违规内容),成立专项团队并公开治理策略。例如,抖音通过聚类打散技术避免同质化内容过度集中,并设置实时巡查机制。

  • 引入第三方权威验证
    与媒体、法律机构合作共建辟谣机制,例如抖音将辟谣内容精准推送给浏览过不实信息的用户,并联合“辟谣团”加强人工核实。

  • 定期公开进展与数据
    通过白皮书、治理报告等形式披露阶段性成果。例如,抖音定期公布专项治理数据(如清理违规账号数量)和算法优化效果。

2 好奇抖音的推荐算法

当然抖音开放的推荐算法原理倒也没那么稀奇,甚至拿出的是很基本的算法。

2.1 用户行为背后的算法推荐逻辑

抖音推荐算法的核心逻辑可以简化为“推荐优先级公式”:综合预测用户行为概率 × 行为价值权重 = 视频推荐优先级。
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推荐算法会通过算法模型预测用户对候选视频的行为概率(动作率)。结合用户行为和视频本身的价值权重,推算出视频推荐的价值分数,并将综合得出的价值最高的视频推送给用户。
在这个过程中,推荐算法会对用户的一系列行为预估,这些行为包括点赞、关注、收藏、分享、不喜欢、是否点击作者头像、评论区停留时长、长期消费等等。
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2.2 抖音算法的多目标平衡

单一指标时期:
推荐算法在诞生之初只关注单一或者少量的目标,比如完播、点赞,但随着平台内容和各方需求日益多元化,单一目标已难以满足实际需求,多目标推荐系统成为主流。

多目标时期:
在调研中,抖音发现用户会将知识类型视频“收藏”起来,甚至反复观看。于是,平台尝试将收藏率纳入多目标建模的范畴,以便更好地将知识类内容推送给有潜在需求的用户
多个行为的组合:

  • “收藏+复访”的组合,当用户收藏一个视频后几天内多次打开观看,这可能是一条对用户有长期价值的内容
  • “关注+追更”“打开+搜索”等组合目标
  • “握手模型”:“握手模型”会将“用户留言并得到作者回复”视为一次对作者更为积极的互动信号
  • 中长优质视频:短视频完播率高并不代表内容更优质、用户体验更好,2024年,知识博主“米三汉”的一条《450分钟深度解读红楼梦》的视频获得了超过3亿播放量
  • 原创性目标:平台鼓励原创内容
    在这里插入图片描述

参考:https://95152.douyin.com/article/15383?enter_from=channel_page&channel=transparency

2.3 多样性需求

抖音在多目标建模中设置这类目标的原因很简单:即便是一直给用户推送他最喜欢看的一类内容,时间长了,用户也可能会看腻。

因此平台希望通过主动探索多样性内容,提前解决看腻和看厌的问题

http://www.dtcms.com/wzjs/76940.html

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