網(wǎng)站導(dǎo)航
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(dāng)下，內(nèi)容推薦算法成為了各大平臺吸引用戶、留存用戶的重點(diǎn)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(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人就社會大量關(guān)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(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，許多平臺依靠人工或半自動打標(biāo)簽來識別內(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、更新不及時等問題。抖音則另辟蹊徑，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算預(yù)估用戶行為。通過構(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)地計算出用戶觀看某條內(nèi)容所獲得的價值總和，以此將排名靠前的質(zhì)量內(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)險治理模式。人工運(yùn)營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，能夠有效規(guī)避算法可能產(chǎn)生的風(fēng)險，比如低俗內(nèi)容的傳播、虛假信息的泛濫等。同時，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”，是指用戶長期接觸符合自身偏好的信息，導(dǎo)致信息接收面越來越窄。抖音通過多目標(biāo)體系算法，從多個維度考量內(nèi)容的價值，不僅關(guān)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(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)同過濾算法易導(dǎo)致信息單一、泛化能力不足的難題。協(xié)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(lǐng)域，而 Wide&Deep 模型通過結(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，保持對用戶重點(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)推薦奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。
抖音推薦算法的重點(diǎn)邏輯可簡化為 “推薦優(yōu)先級公式”，即綜合預(yù)測用戶行為概率 × 行為價值權(quán)重 = 視頻推薦優(yōu)先級。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)。通過對用戶的點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)、觀看時長等行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，結(jié)合視頻本身的價值權(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值分?jǐn)?shù)，進(jìn)而將綜合價值比較高的視頻呈現(xiàn)給用戶。
抖音的價值模型旨在實(shí)現(xiàn)內(nèi)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(diào)整參數(shù)對各類價值進(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” 實(shí)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(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。
推薦算法通過各種 “目標(biāo)” 來預(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)量中長視頻的大量涌現(xiàn)，完播率等少數(shù)目標(biāo)已無法滿足復(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 + 搜索” 等組合目標(biāo)，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)估用戶長期行為，助力用戶探索長期需求；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)，激勵平臺上質(zhì)量、新穎且具有獨(dú)特價值的內(nèi)容創(chuàng)作與推薦。
抖音算法原理的公開，不僅展示了其在技術(shù)創(chuàng)新上的實(shí)力與自信，也為整個行業(yè)提供了新的發(fā)展思路。在未來，隨著算法技術(shù)的不斷完善，抖音有望為用戶帶來更加個性化、多元化的內(nèi)容體驗，推動內(nèi)容生態(tài)向更加健康、繁榮的方向發(fā)展。
公司信息
訪問官網(wǎng)
我要咨詢
每日熱詞
