“抖音安全与信任中心”网站上线，该网站公开了抖音算法原理、社区规范等内容。重点解析了抖音推荐算法的原理，包括对用户行为概率的预估、推荐优先级公式，还阐述了抖音算法的多目标平衡体系及发展历程。
近日，备受瞩目的“抖音安全与信任中心”网站正式上线。这一举措意义重大，该网站面向整个社会，将抖音的算法原理、社区规范、治理体系以及用户服务机制毫无保留地公开呈现。
值得一提的是，此网站首次将抖音推荐算法原理公之于众。在算法介绍部分，涵盖了丰富的内容：有帮助大家从零开始了解推荐系统的知识，深入剖析用户行为背后的算法推荐逻辑，探讨抖音算法的多目标平衡策略，以及强调平台治理为推荐算法设置的“护栏”。
下面为大家详细阐述部分推荐算法原理：
推荐算法实际上是对用户各种行为概率的综合预估。这里需要明确的是，推荐仅预估行为动作。
当用户打开抖音这个热门应用时，抖音强大的推荐算法便会迅速行动起来，它会对候选视频进行打分操作，然后把得分最高的视频精准地推送给用户。
用户在观看视频的过程中，可以对看到的视频做出各种各样的互动，而这些互动恰恰体现了用户对这个视频的感兴趣程度。比如，用户对视频点赞就比不点赞要好，完整看完视频比没看完要好，没有点不喜欢比点不喜欢好。在这里，“看完了”可以看作是一次反馈动作，“点赞”同样也是一次反馈动作。
用户对观看的视频的每一次反馈，都具有正面或者负面的价值。抖音的推荐排序模型学习的正是这种行为反馈，而推荐系统的目标就是把反馈价值最高的视频推送给用户。
抖音推荐算法的核心逻辑可以简化为“推荐优先级公式”：综合预测用户行为概率 × 行为价值权重 = 视频推荐优先级。下面为大家展示公式的详细内容：
概率模型预测方面，抖音推荐算法会预估用户哪些行为呢？
推荐算法会通过先进的算法模型预测用户对候选视频的行为概率（动作率）。然后结合用户行为和视频本身的价值权重，精确推算出视频推荐的价值分数，并将综合得出的价值最高的视频推送给用户。
在这个过程中，推荐算法会对用户的一系列行为进行预估，这些行为包括点赞、关注、收藏、分享、不喜欢、是否点击作者头像、评论区停留时长、长期消费等等。
接下来谈谈抖音算法的多目标平衡。
推荐算法通过各种“目标”来预估用户行为，进而为用户推荐合适的内容。然而，用户的行为动作多种多样，不同行为的重要程度会直接决定算法推荐的优先级。所以，为推荐算法设置合理的目标显得格外重要。
推荐算法在诞生之初，往往只关注单一或者少量的目标，比如完播、点赞。但随着平台内容和各方需求日益多元化，单一目标已难以满足实际需求，多目标推荐系统逐渐成为主流。
多目标推荐系统的核心在于同时建模和优化多种不同的目标函数，以此构建更全面平衡的推荐策略。多目标充分反映了用户、平台或创作者的多样化需求。
通过提升用户体验，让用户喜欢使用产品，是所有推荐系统的天然目标。推荐算法在诞生之初，大多是服务于这个目标，比如预测用户观看完内容（即完播率）、点赞的概率。
早期的抖音以15秒短视频为主，在这一阶段中，完播率是推荐算法的核心目标之一。这背后的逻辑是，完播率越高则意味着越多用户喜欢这条视频。
随着抖音的用户愈发多样化，内容风格也日益多元，例如平台上有了越来越多的优质中长视频，完播率等少数目标已经无法满足更多样的需求。因此，通过多目标建模，成为技术上的自然选择。
经过长期的发展，抖音已经发展出非常复杂的多目标体系，这一体系有效优化了对内容的价值评估。
基于多目标建模，抖音对所有准备推荐给用户的视频进行打分，其公式可以简化为：
由此可以看出，一个视频是否被推出，取决于多种因素。每种因素背后都有着多个目标导向的考量。
本文详细介绍了“抖音安全与信任中心”网站上线公开算法原理一事，深入剖析了抖音推荐算法的原理，包括行为概率预估、推荐优先级公式，还阐述了算法从单一目标到多目标平衡的发展历程。多目标体系的建立反映了抖音为满足多元化需求所做的努力，对视频推送的考量更加全面。
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