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抖音公开算法原理:主动多样化推荐,“人工+机器”协同治理

抖音公开算法原理:主动多样化推荐,“人工+机器”协同治理

北京商报讯(记者 魏蔚)4月15日,抖音公开了算法原理。据抖音算法工程师刘畅介绍,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、Wide&Deep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。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。

简而言之,推荐算法本质上是一套高效的信息过滤系统。在抖音的实际应用中,推荐系统采取"人工+机器"协同的方式进行风险治理,始终有人工运营和治理体系为算法导航;同时多目标体系算法能主动打破 "信息茧房"。

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