抖音算法揭秘：人工+机器协同，主动推荐核心语义

抖音算法揭秘：如何精准推送内容

近日，抖音集团官方公众号发布了一篇关于抖音安全与信任中心开放日活动的文章，其中详细介绍了抖音的算法和治理机制。以下是对该文章的深度改写。

抖音的推荐算法已经不再依赖于对内容和用户打标签的传统方式。相反，它通过神经网络计算来预估用户行为，并计算用户观看特定内容所能获得的价值总和。这样，抖音能够将排名靠前的内容推送给用户。

“人工 + 机器”协同治理

在抖音的实际应用中，推荐系统采用的是“人工 + 机器”协同的方式进行风险治理。这意味着始终有人工运营和治理体系为算法导航，确保内容的健康和安全。抖音的多目标体系算法能够主动打破“信息茧房”，为用户带来更加丰富多元、实用可靠的推荐结果。

深度学习算法助力精准推荐

抖音应用的深度学习算法包括Wide&Deep模型、双塔召回模型等。Wide&Deep模型能够解决协同过滤算法容易造成信息单一、泛化不足的问题，而双塔召回模型则在召回环节提供更好的推荐效果。

推荐算法的核心逻辑

基于人工智能机器学习和深度学习构建的推荐算法，其本质是数学模型的运算过程。它通过建立用户行为与内容特征之间的数学统计关联，而非理解内容本身。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。

多目标体系算法的运用

抖音的推荐算法通过各种“目标”来预估用户行为。随着抖音用户群体的日益多样化，内容风格也日益多元，平台上有了越来越多的优质中长视频。多目标建模成为技术上的自然选择。抖音已经发展出非常复杂的多目标体系，例如将收藏率纳入多目标，帮助知识类内容推送给有需求的用户。

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