快科技资讯 03月31日 06:51
抖音上线安全与信任中心:首次公开推荐算法原理
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

抖音总裁韩尚佑在2025中国网络媒体论坛上宣布“抖音安全与信任中心”网站上线,首次公开推荐算法原理。该算法不依赖对内容或用户打标签,而是通过神经网络计算,预估用户对内容的点赞、关注等行为概率。官方强调,推荐算法的核心是以数学计算学习人类行为,通过用户-内容交互矩阵分解,实现对用户行为的精准预测。这种数学建模能力结合大量数据,实现了精准推荐,提升了用户体验。

👍 抖音首次公开“抖音安全与信任中心”网站,旨在公开算法原理、社区规范等,提升透明度。

💡 抖音推荐算法的核心在于通过机器学习技术,直接预估用户对内容的各种行为概率,如点赞、关注等。

🧠 算法不再依赖对内容或用户打标签,而是通过神经网络计算,实现更精准的推荐。

📊 推荐算法将用户对内容的偏好抽象为高维空间中的数学映射关系,通过矩阵分解等方式进行预测。

📈 这种数学建模能力结合海量数据,实现了对用户行为的精准预测,从而提升内容推荐的质量。

快科技3月31日消息,抖音总裁韩尚佑日前在2025中国网络媒体论坛上宣布,“抖音安全与信任中心”网站上线。

据悉,该网站面向社会公开了抖音算法原理、社区规范、治理体系和用户服务机制,这是抖音首次公开推荐算法原理,介绍了其推荐算法如何预估用户行为概率,并如何通过多目标建模等方式实现更优质、丰富的内容推荐。

韩尚佑表示,很多人对推荐算法技术存在误解,认为算法是给内容打上对应标签,再通过给用户打上对应的属性,最后通过数据运算,把对应标签的内容,推荐给有对应属性的用户。

如今,随着机器学习技术的发展,抖音的推荐系统,已经几乎不依赖对内容或者用户打标签,而是通过一系列神经网络计算,直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为,比如点赞、关注、分享、评论的概率,并挑选出概率最大的一部分内容,推荐给用户。

这意味着,算法无需理解内容类型或语义,就能直接预测用户行为。

在“抖音安全与信任中心”官网中,官方总结推荐算法的核心就是:以数学计算学习人类行为。

相比人工推荐,推荐算法实现了一个重要范式突破:它将用户对内容的具体偏好(如点击、评分等显式行为)抽象为高维空间中的数学映射关系。

通过将用户-内容交互矩阵分解为隐语义空间中的用户偏好矩阵和内容特征矩阵,算法无需理解“内容类型”或“开心愤怒情绪”等现实语义,而是通过潜在特征向量运算,就能实现对用户“是否会看完”“是否会点赞”“是否会收藏”某个内容的行为预测。

正是这种脱离现实语义的数学建模能力,结合亿级数据,实现“知其然,而不必知其所以然”的精准推荐。

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

抖音 算法推荐 机器学习 内容推荐 用户行为
相关文章