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?抖音公開算法機制，推動內(nèi)容生態(tài)透明化
抖音公開算法機制，推動內(nèi)容生態(tài)透明化
近日，抖音在內(nèi)容生態(tài)建設(shè)方面邁出重要一步，公開其算法機制，旨在讓用戶更深入了解平臺內(nèi)容推薦邏輯，增強平臺透明度與信任度。這一舉措在社交媒體與科技領(lǐng)域引發(fā)寬泛關(guān)注。
抖音的推薦算法作為人工智能機器學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用，本質(zhì)是一套高效信息過濾系統(tǒng)，其中心在于學(xué)習(xí)用戶行為，為用戶提供個性化內(nèi)容推薦。與傳統(tǒng)觀念不同，抖音推薦系統(tǒng)已摒棄對內(nèi)容或用戶打標(biāo)簽的方式，而是通過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，直接預(yù)估每個用戶對每個內(nèi)容的目標(biāo)行為，挑選出概率比較大的內(nèi)容進行推薦。
在技術(shù)模型上，抖音基于用戶行為的推薦方法融合多種技術(shù)。協(xié)同過濾算法通過分析用戶行為，協(xié)同篩選出用戶可能感興趣的內(nèi)容。例如，若用戶 A 和用戶 B 都觀看了內(nèi)容 X、Z，系統(tǒng)便會依據(jù)這一相似性，為他們推薦類似內(nèi)容。雙塔召回模型則在召回階段，分別對用戶特征（如歷史行為、興趣標(biāo)簽）和內(nèi)容特征（如視頻標(biāo)簽、音樂類型）獨特建模，通過向量化計算匹配度，篩選出候選視頻池，有效提升長尾內(nèi)容曝光機會。主力模型之一的 Wide&Deep 模型，其 Wide 部分賦予模型強大 “記憶能力”，能直接學(xué)習(xí)利用歷史數(shù)據(jù)中物品或特征的 “共現(xiàn)頻率”；Deep 部分則使模型具備 “泛化能力”，可發(fā)掘稀疏甚至從未出現(xiàn)過的稀有特征終標(biāo)簽的相關(guān)性，解決協(xié)同過濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)明顯的問題。
為確保內(nèi)容安全，抖音采用 “機器 + 人工” 雙重審核模式。創(chuàng)作者上傳內(nèi)容后，先進入機器識別環(huán)節(jié)。若內(nèi)容被識別出含有高危特征，將被直接攔截；未命中高危特征但模型判斷有問題的，會送至人工審核；問題概率較低的則獲得基礎(chǔ)流量進入下一環(huán)節(jié)。并且，流量越高的內(nèi)容，評估次數(shù)越多，標(biāo)準(zhǔn)越嚴格，一旦內(nèi)容在任一環(huán)節(jié)被判定違規(guī)，系統(tǒng)立即停止推薦和分發(fā)。
針對算法常引發(fā)的爭議，如信息繭房問題，抖音在多目標(biāo)建模體系下設(shè)置專門探索維度。一方面，對用戶已展現(xiàn)出的興趣，通過多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾（長尾）興趣等方法，控制相似內(nèi)容出現(xiàn)頻次，推薦更多樣化內(nèi)容；另一方面，采用隨機探索、基于用戶社交關(guān)系拓展興趣、搜索推薦聯(lián)動、“不感興趣” 不再展現(xiàn)等方式，助力用戶探索新興趣，使推薦更加個性化、多樣化。
抖音此次公開算法機制，不僅展現(xiàn)其對提升用戶體驗與內(nèi)容生態(tài)質(zhì)量的決心，也為行業(yè)樹立透明化旗幟。未來，隨著算法機制持續(xù)優(yōu)化與完善，有望為用戶帶來更質(zhì)量、多元的內(nèi)容體驗，推動短視頻行業(yè)健康發(fā)展，也讓公眾對人工智能技術(shù)在內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用有更清晰認知 。
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