抖音公开算法原理 多样化推荐打破信息茧房

中国消费者报北京讯（记者何永鹏）4月15日，抖音在北京举办“安全与信任中心开放日”活动，公开抖音算法原理并就公众关切问题介绍平台治理举措。相关业务负责人表示，用户长期价值是抖音推荐算法的“北极星指标”，也就是平台最核心的业务目标。

开放日上，抖音算法工程师刘畅讲解了算法原理和抖音算法的特点。推荐算法的出现，得益于人工智能技术。近20年来，机器学习尤其是深度学习的进步，让人工智能大规模应用于信息分发成为可能。在信息爆炸时代，推荐算法成为人类与巨量信息相处的主流解决方案。

据刘畅介绍，抖音的推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。目前，抖音算法已几乎不依赖对内容和用户打标签，而是通过神经网络计算预估用户行为，计算用户观看这条内容获得的价值总和，把排名靠前的内容推给用户。

算法基于用户行为推荐，对可能发生的用户行为预测打分。

“用户长期价值是抖音推荐算法的‘北极星指标’，也是我们最核心的业务目标。”刘畅表示，抖音更关注用户长期价值，而非追求平台的短期数据。为此，抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。

为引导算法打破信息茧房，抖音算法在多目标建模体系下设置了专门的探索维度。一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机推荐、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。

抖音算法主动打破茧房：推荐给朋友、不感兴趣、屏蔽关键词页面。

算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。据抖音生态运营经理陈丹丹介绍，抖音的内容治理体系是“人工参与+机器学习”相结合的模式，并组建了专门的平台治理团队为算法设置护栏。

创作者将内容上传至抖音后，首先进入机器识别环节。如果内容被识别出含有高危特征，将被直接拦截；若未命中高危特征但模型判断有问题，则会送至人工审核；若问题概率较低，则获得基础流量进入下一环节。视频被举报、评论区出现集中质疑、流量激增等情况，均可能触发“人工+机器”审核。一旦内容在任一环节被处置，系统会立即停止进一步推荐和分发。

据悉，目前抖音安全与信任中心网站（95152.douyin.com）处于试运行阶段，正广泛向用户、创作者、社会各界征集意见。未来，抖音将坚定推进各项举措，让算法更透明、治理更完善、服务更到位，并以安全与信任中心为依托，持续增加算法和治理透明度，回应社会关切的议题，主动公示违规案例治理情况，接受公众监督。