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。

По имеющимся данным, алгоритм DouyinПометка контента и пользователей практически не зависит от, но с помощью вычислений нейронной сети предсказывать поведение пользователей и вычислять пользователейСумма ценности, полученной от просмотра этого фрагмента контента，Продвигайте контент, ранжирующийся в топе пользователей.。

В практическом применении Тик Ток взята рекомендательная системаСинергия «Человек + Машина»Всегда существует ручная система управления и управления для навигации по алгоритмам; Многокритериальный алгоритм системы можетВзять на себя инициативу по разрыву «информационного кокона»Чтобы предоставить пользователям более богатые, разнообразные, практичные и надежные результаты рекомендаций.

Алгоритмы глубокого обучения в приложении Douyin включают модель Wide&Deep, модель отзыва башен-близнецов и многое другое. Первые могут решить проблемы единичной информации и недостаточной обобщения, вызванной алгоритмами коллаборативной фильтрации, в то время как вторые обеспечивают лучший рекомендательный эффект в процессе вспоминания.

Рекомендательный алгоритм, построенный на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, по сути, является процессом работы математической модели, которая лишь устанавливает математическую и статистическую корреляцию между поведением пользователя и характеристиками контента, а не понимает сам контент. Основную логику алгоритма рекомендаций Douyin можно упростить до «формулы приоритета рекомендаций»:Комплексное прогнозирование вероятности поведения пользователя × Вес значения поведения = приоритет рекомендации видео。

Модели нужны данные как от контента, так и от пользователя в качестве входных данных, и главное — изучить данные о поведении пользователя. В сочетании с поведением пользователя и весом ценности самого видео вычисляется оценка ценности рекомендации видео, и видео с наибольшей всеобъемлющей ценностью передается пользователю.

Официально ценностная модель Douyin надеется достичь беспроигрышной ситуации для контента, пользователей, авторов и платформ и взвешивает различные ценности, постоянно корректируя параметры. С развитием алгоритмов компания Douyin добилась обновления обратной связи в режиме реального времени с точностью до минуты.

Доуин сказал, что рекомендательный алгоритм предсказывает поведение пользователей через различные «цели». В начале зарождения рекомендательных алгоритмов они фокусировались только на одной или небольшом количестве целей. По мере того, как пользователи Douyin становятся все более и более разнообразными, а стили контента становятся все более разнообразными, на платформе появляется все больше и больше высококачественных средних и длинных видео, а некоторые цели, такие как процент завершения, трудно удовлетворить спросом, а многокритериальное моделирование стало естественным выбором для технологий.

Компания Douyin разработала очень сложные многоцелевые системы, такие как:Включение коэффициентов сбора платежей в мультицеличтобы помочь донести контент знаний до нуждающихся пользователей; Улучшите цели комбинации «Сбор + Повторное посещение», «Подписаться + Подписаться» и «Открыть + Поиск», чтобы оценить долгосрочное поведение пользователей и помочь им изучить долгосрочные потребности. Установите исследовательские индикаторы, чтобы помочь пользователям изучить потенциальные потребности, которые они, возможно, еще не обнаружили, и помочь разорвать «информационный кокон». Установите цель оригинальности и поощряйте рекомендации по высококачественному, оригинальному и уникально ценному контенту.

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。