抖音安全与信任中心网站，公开推荐背后算法！曝光短视频幕后推手

“抖音安全与信任中心”网站（https://95152.douyin.com/）正式上线。网站面向社会公开抖音算法原理、社区规范、治理体系和用户服务机制。

“抖音安全与信任中心”网站将对以下几个方面的内容进行公开：

• 向大家介绍抖音的推荐算法原理：用户的哪些行为决定了一条视频会出现在ta的推荐流？抖音推荐算法的目标是什么？
• 公开抖音的平台治理体系：一条视频从发布到被千万人看见，会经历什么样的审核过程？抖音是如何应对网络暴力、谣言、AI生成违规内容带来的挑战？
• 回应公众关切的问题：网红是平台“强推”出来的吗？平台帮用户打破“信息茧房”都做了哪些探索？
• 明确平台的价值倡导：抖音希望建立怎样的社区环境？哪些内容符合抖音对“优质内容”的定义？
• 提供用户服务指引：未成年人保护、人身与财产安全、个人与企业权益……用户遇到的问题，都将提供反馈和解决路径。
  

针对推荐算法原理和平台治理体系这两块关注度较高的板块，笔者做了相关整理和解读：

01、算法不是“强推手”，只是“懂你”的快递员

Wide&Deep模型依然是抖音推荐算法主力模型之一，而召回环节中抖音最常用的召回模型是“双塔召回模型”。

抖音总裁韩尚佑表示，很多人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。

但目前抖音的推荐系统，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。

韩尚佑表示，大规模计算模型也带来了挑战，例如，即使最好的算法工程师，可能也没办法具体解释出为什么把这个视频推荐给了某个用户，而另一个用户认为会更喜欢的视频没有被推荐。这些都让算法给用户带来了一些陌生和“不可控”的感觉。

抖音专门训练了预估收藏和重复观看概率的模型，并且将收藏按钮，放在了首页最容易点的地方。

为了“打破信息茧房”，构建多元健康生态，抖音建设和平衡了100多个像“收藏”这样的不同目标，解决单一目标下系统容易重复推相似内容的问题。

另外，抖音的算法里设置了专门的探索流量，帮助用户持续拓展兴趣内容。抖音还加强了推荐系统中对搜索行为的应用，让系统更实时地根据用户搜索兴趣进行调整。抖音还优化了“不感兴趣”“设置屏蔽词”等功能，实现用户对算法的调控。

在网站最新更新的《网红是平台“强推”出来的吗》中提到，算法决定了现象级的“网红”都是广大用户“海选”出来的。

总结来说，就是抖音并不会“强推”内容给用户，算法只是“助手”，它预估用户的点赞、转发等行为，而内容才是让用户产生这些行为的关键，创作者的走红最主要原因是用户的选择。

02、平台治理透明化，算法应该“向上向善”

近年来，网络暴力、谣言等平台生态治理问题备受关注。

抖音建设了一套完整的内容治理体系。通过对内容进行机器和人工识别，在不同阶段过滤掉不好的内容，来解决因为系统对内容理解缺失带来的安全问题。

抖音也会在用户最终看到这些内容之前，通过一些聚类打散和重组的方式，避免内容过度密集和同质化。

针对社会焦点问题，抖音发布了“平台治理专项报告”，包含抵制网络暴力专项、保护未成年人专项以及治理AI生成违规内容专项。

通过专项治理，精心呵护 “一老一小” 群体，对于暴力言论采取零容忍的坚决态度，予以严厉打击；推动技术创新并加强规范引导，有力遏制AI虚假内容的泛滥之势……

写在最后

“抖音安全与信任中心”网站上线，推动平台工作透明化，是抖音响应国家“清朗·网络平台算法治理”的举措。

如韩尚佑所言：“用户的主动参与和表达，创作者的信任和坚持，算法的精准计算，模型和数据的正向循环，以及平台的坚定导向，共同构建一个健康的生态。”