据介绍，目前抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。这些技术模型可以在完全“不理解内容”的情况下，精准找到兴趣相似的用户，将其他人感兴趣的内容推荐给目标用户。

　　值得注意的是，抖音算法已进化到几乎不依赖对内容和用户打标签的阶段，而是利用神经网络进行深度计算，预估用户行为，计算用户观看某条内容可能获得的价值总和，并将价值最高的内容优先推送给用户。

　　“用户长期价值”已成为抖音推荐算法的“北极星指标”，即最核心的业务目标。刘畅表示，抖音更注重用户长期价值，而非片面追求平台的短期数据增长。为此，抖音算法综合考虑了完播率、评论数、点赞数、对作者的长期消费、分享次数、跟拍意愿等多个目标，力求计算出更符合用户长期价值的内容。

　　同时，为引导算法打破“信息茧房”效应，抖音在多目标建模体系下，特别设置了探索维度。

　　一方面，对于用户在平台上已表现出的兴趣，抖音会推荐更多样化的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法，有效控制相似内容出现的频次。

　　另一方面，抖音会帮助用户探索更多新兴趣，采用随机推荐、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”内容不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐内容更加个性化和多样化。

　　然而，尽管算法能够学习并预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在局限，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，在实际应用中，算法必须接受平台治理的约束和规范。

　　抖音生态运营经理陈丹丹介绍，抖音内容治理体系采用“人工参与+机器学习”相结合的模式，并组建了专门的平台治理团队，为算法设置“护栏”，确保内容安全。

　　同时，针对社会普遍关注的、对用户造成较多困扰的焦点问题，抖音成立了多个专项治理团队，针对诈骗、网络暴力、虚假摆拍、未成年人保护、网络水军、AIGC技术滥用等一系列重大风险进行专项治理。例如，在不实信息治理方面，抖音近日上线了辟谣卡功能，有效遏制不实信息的传播。

　　目前，抖音安全与信任中心网站正处于试运行阶段，正广泛征求用户、创作者及社会各界的意见和建议。此次开放日活动旨在鼓励公众体验抖音安全与信任中心，深入了解算法原理、机制和治理政策。

（文章来源：上海证券报·中国证券网）