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抖音算法革新：開啟智能推薦新時代
抖音算法革新：開啟智能推薦新時代
在信息膨脹的當下，內容推薦算法成為了各大平臺吸引用戶、留存用戶的重點競爭力。2025 年 4 月 15 日，在抖音安全與信任中心開放日活動上，抖音相關業務負責人就社會大量關注的算法和治理問題展開深入介紹，其中其算法原理的公開，引發了諸多討論。
抖音算法在技術層面實現了重大突破，已近乎摒棄傳統依賴內容和用戶打標簽的方式。以往，許多平臺依靠人工或半自動打標簽來識別內容屬性與用戶偏好，這種方式不僅耗費人力，而且存在標簽不準確、更新不及時等問題。抖音則另辟蹊徑，借助神經網絡計算預估用戶行為。通過構建復雜的神經網絡模型，抖音能夠對海量的用戶行為數據進行深度分析和學習，從而精細地計算出用戶觀看某條內容所獲得的價值總和，以此將排名靠前的質量內容推送給用戶。
在實際應用中，抖音的推薦系統采用了 “人工 + 機器” 協同的風險治理模式。人工運營和治理體系如同夜空中的導航星，為算法的運行指引方向。這種協同模式確保了在高效推薦的同時，能夠有效規避算法可能產生的風險，比如低俗內容的傳播、虛假信息的泛濫等。同時，抖音運用多目標體系算法，致力于打破 “信息繭房”。所謂 “信息繭房”，是指用戶長期接觸符合自身偏好的信息，導致信息接收面越來越窄。抖音通過多目標體系算法，從多個維度考量內容的價值，不僅關注用戶的短期興趣，更著眼于挖掘用戶的長期需求以及潛在需求，為用戶呈現更豐富多元、實用可靠的內容。
抖音應用的深度學習算法涵蓋了多種先進模型，其中 Wide&Deep 模型和雙塔召回模型尤為引人注目。Wide&Deep 模型有效解決了協同過濾算法易導致信息單一、泛化能力不足的難題。協同過濾算法在推薦過程中往往會局限于用戶已有的興趣領域，而 Wide&Deep 模型通過結合廣度模型和深度模型，能夠在拓展用戶興趣邊界的同時，保持對用戶重點興趣的精細把握。雙塔召回模型則在召回環節表現出色，它能夠從海量的內容庫中快速篩選出與用戶興趣高度匹配的內容，為后續的精細推薦奠定堅實基礎。
抖音推薦算法的重點邏輯可簡化為 “推薦優先級公式”，即綜合預測用戶行為概率 × 行為價值權重 = 視頻推薦優先級。模型以內容和用戶兩端的數據作為輸入，其中用戶行為數據是學習的重點。通過對用戶的點贊、評論、轉發、觀看時長等行為數據進行深入分析，結合視頻本身的價值權重，如內容質量、原創性、實用性等，推算出視頻推薦的價值分數，進而將綜合價值比較高的視頻呈現給用戶。
抖音的價值模型旨在實現內容、用戶、作者以及平臺的多方價值共贏。官方表示，通過不斷調整參數對各類價值進行加權，以適應不斷變化的用戶需求和內容生態。隨著算法的持續進化，抖音已實現 “分鐘級” 實時反饋更新。這意味著平臺能夠快速捕捉到用戶行為的變化，并及時調整推薦策略，確保用戶始終能夠獲取到符合其當下興趣的內容。
推薦算法通過各種 “目標” 來預估用戶行為。在算法發展初期，往往只聚焦于單一或少量目標，如點擊率、播放量等。但隨著抖音用戶的日益多樣化以及內容風格的多元化，特別是質量中長視頻的大量涌現，完播率等少數目標已無法滿足復雜的推薦需求。為此，抖音構建了復雜的多目標體系。例如，將收藏率納入多目標考量，有助于知識類內容精細觸達有需求的用戶；增強 “收藏 + 復訪”“關注 + 追更”“打開 + 搜索” 等組合目標，能夠更準確地預估用戶長期行為，助力用戶探索長期需求；設置探索類指標，挖掘用戶潛在需求，打破 “信息繭房”；設立原創性目標，激勵平臺上質量、新穎且具有獨特價值的內容創作與推薦。
抖音算法原理的公開，不僅展示了其在技術創新上的實力與自信，也為整個行業提供了新的發展思路。在未來，隨著算法技術的不斷完善，抖音有望為用戶帶來更加個性化、多元化的內容體驗，推動內容生態向更加健康、繁榮的方向發展。
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