4月15日，抖音安全與信任中心開放日在北京舉辦。

此前，抖音安全與信任中心網(wǎng)站已上線試運(yùn)行。本次開放日，旨在邀請(qǐng)廣大網(wǎng)友體驗(yàn)抖音安全與信任中心，了解算法原理、機(jī)制和治理政策，共建美好社區(qū)。

開放日上，抖音相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人基于網(wǎng)站版塊，就社會(huì)關(guān)切的算法和治理問題展開介紹。據(jù)現(xiàn)場(chǎng)分享，推薦算法作為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用場(chǎng)景，本質(zhì)上是一套高效的信息過濾系統(tǒng)。在抖音的實(shí)際應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)采取“人工+機(jī)器”協(xié)同的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)治理，始終有人工運(yùn)營(yíng)和治理體系為算法導(dǎo)航；多目標(biāo)體系算法能主動(dòng)打破 “信息繭房”，為用戶帶來更豐富多元、實(shí)用可靠的推薦結(jié)果。

目前，抖音安全與信任中心正廣泛向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見，前往95152.douyin.com即可訪問。如果你對(duì)有任何建議和疑問，歡迎反饋給抖音官方服務(wù)熱線95152和郵箱feedback@douyin.com。這將幫助我們，一同為用戶創(chuàng)造安全和可信任的平臺(tái)環(huán)境，打造開放、積極、多元、友善的平臺(tái)。

以下為抖音安全與信任中心“走近算法”版塊介紹，詳細(xì)內(nèi)容可訪問：

https://95152.douyin.com/transparency

01

從零開始了解推薦系統(tǒng)

推薦平臺(tái)依靠算法，能智能主動(dòng)地發(fā)掘用戶興趣，幫助解決超大規(guī)模信息分發(fā)的效率問題。

推薦算法核心目標(biāo)是通過分析用戶的“行為”（點(diǎn)擊、瀏覽、喜歡、轉(zhuǎn)發(fā)、收藏等），構(gòu)建個(gè)性化的推薦模型。系統(tǒng)會(huì)基于用戶歷史動(dòng)作、對(duì)象特征和上下文環(huán)境，采用算法模型，預(yù)測(cè)用戶可能會(huì)對(duì)什么樣的內(nèi)容產(chǎn)生什么樣的行為。

抖音算法已幾乎不依賴對(duì)內(nèi)容和用戶打標(biāo)簽，而是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，預(yù)估用戶行為，計(jì)算用戶觀看這條內(nèi)容獲得的價(jià)值總和，把排名靠前的內(nèi)容推給用戶。

抖音應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法包括Wide&Deep模型、雙塔召回模型等。前者可解決協(xié)同過濾算法容易造成信息單一、泛化不足的問題；后者在召回環(huán)節(jié)提供更好的推薦效果。

更多了解抖音推薦系統(tǒng)詳情，可訪問：

https://95152.douyin.com/article/15358?enter_from=channel_page&channel=transparency

02

用戶行為背后的算法推薦邏輯

基于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建的推薦算法，其本質(zhì)是數(shù)學(xué)模型的運(yùn)算過程，只是在建立用戶行為與內(nèi)容特征之間的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)，而非理解內(nèi)容本身。抖音推薦算法的核心邏輯可以簡(jiǎn)化為“推薦優(yōu)先級(jí)公式”：綜合預(yù)測(cè)用戶行為概率 × 行為價(jià)值權(quán)重 = 視頻推薦優(yōu)先級(jí)。

模型需要內(nèi)容和用戶兩端的數(shù)據(jù)做輸入，其中主要是學(xué)習(xí)用戶行為數(shù)據(jù)。結(jié)合用戶行為和視頻本身的價(jià)值權(quán)重，推算出視頻推薦的價(jià)值分?jǐn)?shù)，并將綜合得出的價(jià)值最高的視頻推送給用戶。

抖音的價(jià)值模型希望實(shí)現(xiàn)內(nèi)容、用戶、作者以及平臺(tái)的多方價(jià)值共贏，并通過不斷調(diào)整參數(shù)，對(duì)各類價(jià)值進(jìn)行加權(quán)。隨著算法的進(jìn)步，抖音已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“分鐘級(jí)”實(shí)時(shí)反饋更新。

更多了解算法如何預(yù)估用戶行為，可訪問：

https://95152.douyin.com/article/15381?enter_from=channel_page&channel=transparency

03

抖音算法的多目標(biāo)平衡

推薦算法通過各種“目標(biāo)”來預(yù)估用戶行為。推薦算法誕生之初，只關(guān)注單一或者少量的目標(biāo)。早期的抖音以15秒短視頻為主，這一階段，完播率是推薦算法的核心目標(biāo)之一。

隨著抖音的用戶愈發(fā)多樣化，內(nèi)容風(fēng)格也日益多元，平臺(tái)上有了越來越多的優(yōu)質(zhì)中長(zhǎng)視頻，完播率等少數(shù)目標(biāo)難以滿足需求，多目標(biāo)建模成為技術(shù)上的自然選擇。

抖音已經(jīng)發(fā)展出非常復(fù)雜的多目標(biāo)體系，比如將收藏率納入多目標(biāo)，幫助知識(shí)類內(nèi)容推送給有需求的用戶；增強(qiáng)“收藏+復(fù)訪”“關(guān)注+追更”“打開+搜索”等組合目標(biāo)，預(yù)估用戶長(zhǎng)期行為，幫助用戶探索長(zhǎng)期需求；設(shè)置探索類指標(biāo)，幫助用戶探索可能他們自己都還沒發(fā)現(xiàn)的潛在需求，助力破除“信息繭房”；設(shè)置原創(chuàng)性目標(biāo)，鼓勵(lì)優(yōu)質(zhì)、新穎且具有獨(dú)特價(jià)值的內(nèi)容推薦。

更多了解抖音算法設(shè)置了哪些多目標(biāo)，可訪問：

https://95152.douyin.com/article/15383?enter_from=channel_page&channel=transparency

04

平臺(tái)治理為推薦算法設(shè)置“護(hù)欄”

算法無法理解內(nèi)容語義，因其對(duì)內(nèi)容的理解存在不足，可能導(dǎo)致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。在真實(shí)使用場(chǎng)景中，算法必須要由平臺(tái)治理對(duì)其進(jìn)行約束和規(guī)范。

平臺(tái)治理存在于內(nèi)容發(fā)布與傳播的每一個(gè)環(huán)節(jié)，整體遵循兩個(gè)原則。一是所有在平臺(tái)發(fā)布的內(nèi)容都會(huì)經(jīng)過評(píng)估，流量越高的內(nèi)容經(jīng)過評(píng)估的次數(shù)越多，標(biāo)準(zhǔn)也越嚴(yán)格；二是“人工+機(jī)器”審核相互分工又密切配合。

一條視頻可能觸發(fā)多個(gè)治理研判節(jié)點(diǎn)，視頻被舉報(bào)、評(píng)論區(qū)出現(xiàn)集中質(zhì)疑、流量激增等情況，均可能觸發(fā)“人工+機(jī)器”審核。而在任一環(huán)節(jié)，一旦內(nèi)容被處置，基本都會(huì)立即停止進(jìn)一步的推薦和分發(fā)。

針對(duì)社會(huì)普遍關(guān)心的、呈現(xiàn)聚集特征的、反復(fù)出現(xiàn)的、對(duì)用戶造成較多困擾的焦點(diǎn)問題，抖音成立了數(shù)個(gè)專項(xiàng)治理團(tuán)隊(duì)，分別設(shè)置相應(yīng)的治理標(biāo)準(zhǔn)、識(shí)別策略、處置手段和風(fēng)險(xiǎn)巡查能力，專注應(yīng)對(duì)涉及特殊群體、網(wǎng)絡(luò)暴力、AIGC技術(shù)濫用等問題治理。

更多了解抖音如何做專項(xiàng)治理，可訪問：

https://95152.douyin.com/article/15384?enter_from=channel_page&channel=transparency

此外，對(duì)于公眾關(guān)心的“信息繭房”等議題，抖音安全與信任中心均有回應(yīng)，針對(duì)大家關(guān)心的問題我們將持續(xù)更新。歡迎前往中心官網(wǎng)95152.douyin.com訪問，了解更多詳情。

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來源丨抖音集團(tuán)

編輯｜李洋

柳州市互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室出品