IT之家 4 月 16 日消息，据抖音集团官方公众号，在昨日的抖音安全与信任中心开放日活动上，抖音相关业务负责人基于网站版块，就社会关切的算法和治理问题展开介绍。

Según los informes, el algoritmo Douyin haHay poca confianza en el etiquetado de contenido y usuarios, sino a través de cálculos de redes neuronales, predecir el comportamiento del usuario y calcular a los usuariosLa suma del valor obtenido al ver este contenido，Envía el contenido mejor clasificado a los usuarios。

En la aplicación práctica de Tik Tok, se toma el sistema de recomendaciónSinergia "Humano + Máquina"Siempre hay una operación manual y un sistema de gobernanza para la navegación del algoritmo; El algoritmo de sistema multiobjetivo puedeToma la iniciativa para romper el "capullo de información"para ofrecer a los usuarios resultados de recomendación más ricos, diversos, prácticos y fiables.

Los algoritmos de aprendizaje profundo de la aplicación Douyin incluyen el modelo Wide&Deep, el modelo de retirada de las Torres Gemelas y más. El primero puede resolver los problemas de información única y generalización insuficiente causados por algoritmos de filtrado colaborativos, mientras que el segundo proporciona un mejor efecto de recomendación en el proceso de recuerdo.

El algoritmo de recomendación construido en base a inteligencia artificial, machine learning y deep learning es esencialmente el proceso de operación de un modelo matemático, que solo establece una correlación matemática y estadística entre el comportamiento del usuario y las características del contenido, en lugar de comprender el contenido en sí. La lógica central del algoritmo de recomendación de Douyin se puede simplificar a la "fórmula de prioridad de recomendación":Predicción completa de la probabilidad de comportamiento del usuario × Peso del valor de comportamiento = prioridad de recomendación de video。

El modelo necesita datos tanto del contenido como del usuario como entradas, y lo principal es aprender los datos de comportamiento del usuario. En combinación con el comportamiento del usuario y la ponderación del valor del propio vídeo, se calcula la puntuación de valor de la recomendación de vídeo y se envía al usuario el vídeo con el valor completo más alto.

Oficialmente, el modelo de valor de Douyin espera lograr una situación de beneficio mutuo para el contenido, los usuarios, los autores y las plataformas, y pondera varios valores ajustando constantemente los parámetros. Con el avance de los algoritmos, Douyin ha logrado actualizaciones de retroalimentación en tiempo real a "nivel de minuto".

Douyin dijo que el algoritmo de recomendación predice el comportamiento del usuario a través de varios "objetivos". Al principio del nacimiento de los algoritmos de recomendación, solo se centraban en uno o un pequeño número de objetivos. A medida que los usuarios de Douyin se vuelven cada vez más diversos, y los estilos de contenido son cada vez más diversos, hay cada vez más videos medios y largos de alta calidad en la plataforma, y algunos objetivos, como la tasa de finalización, son difíciles de satisfacer la demanda, y el modelado multiobjetivo se ha convertido en una opción natural para la tecnología.

Douyin ha desarrollado sistemas multiobjetivo muy complejos, tales como:Incorporar las tasas de recolección en los objetivos múltiplespara ayudar a impulsar el contenido del conocimiento a los usuarios que lo necesitan; Mejore los objetivos de combinación de "Recopilación + Revisión", "Seguir + Seguir" y "Abrir + Buscar" para estimar los comportamientos a largo plazo de los usuarios y ayudarlos a explorar las necesidades a largo plazo. Establezca indicadores exploratorios para ayudar a los usuarios a explorar necesidades potenciales que aún no hayan descubierto, y ayude a romper el "capullo de información". Establezca un objetivo de originalidad y fomente las recomendaciones de contenido de alta calidad, original y de valor único.

据IT之家此前报道，3 月 30 日，“抖音安全与信任中心”网站上线。网站首次公开抖音推荐算法原理，介绍其推荐算法如何预估用户行为概率，并通过多目标建模等方式实现更优质、丰富的内容推荐，而算法需由平台治理体系对其进行约束和规范。