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。

ตามรายงานอัลกอริทึม Douyin มีมีการพึ่งพาการติดแท็กเนื้อหาและผู้ใช้เพียงเล็กน้อยแต่ผ่านการคํานวณโครงข่ายประสาทเทียม คาดการณ์พฤติกรรมของผู้ใช้ และคํานวณผู้ใช้ผลรวมของมูลค่าที่ได้รับจากการดูเนื้อหาชิ้นนี้，ผลักดันเนื้อหาอันดับต้น ๆ ให้กับผู้ใช้。

ในการใช้งานจริงของ Tik Tok ระบบคําแนะนําจะถูกนํามาใช้การทํางานร่วมกัน "มนุษย์ + เครื่องจักร"มีระบบการทํางานและการกํากับดูแลด้วยตนเองสําหรับการนําทางอัลกอริทึมอยู่เสมอ อัลกอริทึมระบบหลายวัตถุประสงค์สามารถใช้ความคิดริเริ่มเพื่อทําลาย "รังไหมข้อมูล"เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับผลลัพธ์การแนะนําที่สมบูรณ์ หลากหลาย ใช้งานได้จริง และเชื่อถือได้มากขึ้น

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกของแอป Douyin ประกอบด้วยโมเดล Wide&Deep, โมเดลการเรียกคืนตึกแฝดและอื่น ๆ อดีตสามารถแก้ปัญหาของข้อมูลเดียวและการสรุปทั่วไปไม่เพียงพอที่เกิดจากอัลกอริธึมการกรองร่วมกันในขณะที่อย่างหลังให้ผลการแนะนําที่ดีกว่าในกระบวนการเรียกคืน

อัลกอริทึมการแนะนําที่สร้างขึ้นจากการเรียนรู้ของเครื่องปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นกระบวนการปฏิบัติงานของแบบจําลองทางคณิตศาสตร์ ซึ่งสร้างความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์และสถิติระหว่างพฤติกรรมของผู้ใช้และลักษณะเนื้อหาเท่านั้น ตรรกะหลักของอัลกอริทึมการแนะนําของ Douyin สามารถทําให้ง่ายขึ้นเป็น "สูตรลําดับความสําคัญของคําแนะนํา":การคาดการณ์ความน่าจะเป็นของพฤติกรรมผู้ใช้ที่ครอบคลุม × น้ําหนักค่าพฤติกรรม = ลําดับความสําคัญของคําแนะนําวิดีโอ。

โมเดลต้องการข้อมูลจากทั้งเนื้อหาและผู้ใช้เป็นอินพุต และสิ่งสําคัญคือการเรียนรู้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้ เมื่อรวมกับพฤติกรรมของผู้ใช้และน้ําหนักของวิดีโอเองคะแนนมูลค่าของวิดีโอที่แนะนําจะถูกคํานวณและวิดีโอที่มีค่าที่ครอบคลุมสูงสุดจะถูกส่งไปยังผู้ใช้

รูปแบบคุณค่าของ Douyin หวังว่าจะบรรลุสถานการณ์ที่เป็นประโยชน์สําหรับเนื้อหา ผู้ใช้ ผู้เขียน และแพลตฟอร์ม และให้น้ําหนักค่าต่างๆ โดยการปรับพารามิเตอร์อย่างต่อเนื่อง ด้วยความก้าวหน้าของอัลกอริทึม Douyin จึงได้รับการอัปเดตข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ "ระดับนาที"

Douyin กล่าวว่าอัลกอริทึมการแนะนําคาดการณ์พฤติกรรมของผู้ใช้ผ่าน "เป้าหมาย" ต่างๆ ในช่วงเริ่มต้นของการกําเนิดของอัลกอริทึมการแนะนําพวกเขามุ่งเน้นไปที่เป้าหมายเดียวหรือจํานวนเล็กน้อยเท่านั้น เนื่องจากผู้ใช้ของ Douyin มีความหลากหลายมากขึ้นเรื่อย ๆ และรูปแบบเนื้อหาก็มีความหลากหลายมากขึ้นเรื่อย ๆ จึงมีวิดีโอขนาดกลางและยาวคุณภาพสูงมากขึ้นเรื่อย ๆ บนแพลตฟอร์ม และเป้าหมายบางประการ เช่น อัตราความสําเร็จนั้นยากที่จะตอบสนองความต้องการ และการสร้างแบบจําลองหลายวัตถุประสงค์ได้กลายเป็นทางเลือกตามธรรมชาติสําหรับเทคโนโลยี

Douyin ได้พัฒนาระบบหลายวัตถุประสงค์ที่ซับซ้อนมาก เช่น:รวมอัตราการรวบรวมไว้ในหลายเป้าหมายเพื่อช่วยผลักดันเนื้อหาความรู้ไปยังผู้ใช้ที่ต้องการ ปรับปรุงเป้าหมายการรวมกันของ "คอลเลกชัน + กลับมาดูอีกครั้ง" "ติดตาม + ติดตาม" และ "เปิด + ค้นหา" เพื่อประเมินพฤติกรรมระยะยาวของผู้ใช้และช่วยให้ผู้ใช้สํารวจความต้องการในระยะยาว ตั้งค่าตัวบ่งชี้การสํารวจเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สํารวจความต้องการที่อาจเกิดขึ้นที่พวกเขาอาจยังไม่ได้ค้นพบ และช่วยทําลาย "รังไหมข้อมูล" กําหนดเป้าหมายความเป็นต้นฉบับและสนับสนุนคําแนะนําสําหรับเนื้อหาคุณภาพสูง เป็นต้นฉบับ และมีคุณค่าที่ไม่เหมือนใคร

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。