抖音上線安全與信任中心：首次公開推薦算法原理

　　3月31日消息，抖音總裁韓尚佑日前在2025中國網(wǎng)絡媒體論壇上宣布，“抖音安全與信任中心”網(wǎng)站上線。

　　據(jù)悉，該網(wǎng)站面向社會公開了抖音算法原理、社區(qū)規(guī)范、治理體系和用戶服務機制，這是抖音首次公開推薦算法原理，介紹了其推薦算法如何預估用戶行為概率，并如何通過多目標建模等方式實現(xiàn)更優(yōu)質、豐富的內容推薦。

　　韓尚佑表示，很多人對推薦算法技術存在誤解，認為算法是給內容打上對應標簽，再通過給用戶打上對應的屬性，最后通過數(shù)據(jù)運算，把對應標簽的內容，推薦給有對應屬性的用戶。

　　如今，隨著機器學習技術的發(fā)展，抖音的推薦系統(tǒng)，已經(jīng)幾乎不依賴對內容或者用戶打標簽，而是通過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡計算，直接預估每一個用戶對每一個內容的目標行為，比如點贊、關注、分享、評論的概率，并挑選出概率最大的一部分內容，推薦給用戶。

　　這意味著，算法無需理解內容類型或語義，就能直接預測用戶行為。

　　在“抖音安全與信任中心”官網(wǎng)中，官方總結推薦算法的核心就是：以數(shù)學計算學習人類行為。

　　相比人工推薦，推薦算法實現(xiàn)了一個重要范式突破：它將用戶對內容的具體偏好(如點擊、評分等顯式行為)抽象為高維空間中的數(shù)學映射關系。

　　通過將用戶-內容交互矩陣分解為隱語義空間中的用戶偏好矩陣和內容特征矩陣，算法無需理解“內容類型”或“開心憤怒情緒”等現(xiàn)實語義，而是通過潛在特征向量運算，就能實現(xiàn)對用戶“是否會看完”“是否會點贊”“是否會收藏”某個內容的行為預測。

　　正是這種脫離現(xiàn)實語義的數(shù)學建模能力，結合億級數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“知其然，而不必知其所以然”的精準推薦。