抖音公开了算法!揭示了大数据背后的秘密

奇葩ゞ女王

近日，抖音上线了抖音安全与信任中心，首次披露了抖音大数据的算法，这个确实有点意外，这个也算是其核心竞争力之一吧，可能想让大众了解你在A看了某个东西不是窃听，而是系统生态协同的结果。当下的生活环境，我们已经离不开数据，每天被各种数据包围着，可以说我的生活，被分成了2个部分，物质生活和数字化生活。数字化生活，各大平台都想把用户的注意力全部吸走，这里面做的到极致的可以说抖音无出其右了。

不过，通过抖音的算法，我们确实也可能学到不少知识，比如用户行为价值、平台价值等一些概念，了解下机器背后对用户行为的洞察，对设计师而言也是必要的，数据驱动设计决策。当然，对数字化教育而言，算法可能更重要，真正做到因人施教，通过AI解决所有同学的学习问题，这是里面，也会变为现实。这个会在我们团队研发的ConbrieAI，会做深度实践。下面来看看，抖音算法首次公开了哪些内容，以及都有哪些启发~~公开了4个模块：







从零开始了解推荐系统推荐算法：用数学方法高效匹配信息

互联网诞生后，为了高效连接人和信息，共出现过四类主要技术/模式：

第一类是门户网站，核心逻辑是对内容建立分类目录，按目录对不同信息进行集纳，用户按照目录路径查阅信息；第二类是搜索引擎，其最大特点是基于用户的搜索需求，通过搜索引擎主动搜寻信息；第三类是社交网络，其特点是用户首先要关注好友或者订阅频道，系统基于此进行推送；最后一种是推荐系统，特点是系统会更加智能主动地发掘用户的兴趣。

“通过这个部分，抖音算法是符合数字演化的逻辑的，这是一件必然的事情，只不过被张一鸣洞察到了，真是太厉害了，可以想想在2011年，移动互联网刚爆发，就有这种认知，做出抖音这样的产品是个必然的事情。”

推荐算法是机器学习技术的重要应用领域之一，其核心目标是通过分析用户的“行为”（点击、浏览、喜欢、转发、收藏等），构建个性化的推荐模型。具体而言，系统会基于用户历史动作、对象特征和上下文环境，采用算法模型预测用户可能会对什么样的内容产生什么样的行为。

这个部分讲到了几个重要概念，即用户的动作、对象特征和上下文语境。这几个概念，不仅仅是算法需要考虑的，也是作为设计师或社会学研究的课题，所以说抖音团队对用户的理解是深刻的，这是算法成功的先决条件。厉害了！以数学计算学习人类行为

相比人工推荐，推荐算法实现了一个重要范式突破：它将用户对内容的具体偏好（如点击、评分等显式行为）抽象为高维空间中的数学映射关系。

通过将用户-内容交互矩阵分解为隐语义空间中的用户偏好矩阵和内容特征矩阵，算法无需理解“内容类型”或“开心愤怒情绪”等现实语义，而是通过潜在特征向量运算，就能实现对用户“是否会看完”“是否会点赞”“是否会收藏”某个内容的行为预测。

正是这种脱离现实语义的数学建模能力，结合亿级数据，实现“知其然，而不必知其所以然”的精准推荐。

用户行为背后的算法推荐逻辑基于机器学习和深度学习构建的推荐算法，提升了超大规模信息分发、推荐的效率，能交付人类难以快速高效完成的任务。但由于算法是通过数据收集、特征工程、模型训练等复杂流程预测用户的行为，其本质是数学模型的运算过程，只是在建立用户行为与内容特征之间的数学统计关联，而非理解内容本身。因此相比人类，算法依然有其局限性。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。公式展开为：

价值模型评估：定义行为的“推荐价值”




价值模型，代表了抖音对于哪些动作可能更重要的理解。简单来说，如果仅考虑用户交互概率，可能会造成一些问题，比如，一些精心制作的中长优质视频，可能因为完播率较低，而在分发中处于劣势地位。

因此，抖音的价值模型希望实现内容、用户、作者以及平台的多方价值共赢。通过价值模型，对用户的互动行为进行价值计算，并通过不断调整参数，对各类价值进行加权。

然后，按“价值最大化”原则计算出候选内容的分数。在这个原则的指导下，算法会综合考虑多个因素来评估候选内容的价值。它不仅会关注内容本身的特点，还会考虑作者的收益以及平台生态等因素。

通过对这些因素的深入分析和权衡，算法能够为每个候选内容计算出反映其潜在价值的分数，从而为后续的推荐提供有力的依据。
动态调整：价值权重的即时反馈

随着算法的进步，从行为发生到现实有效反馈的时间已经非常短，这种近似即时调整的机制，有助于算法更精准地预判用户行为。抖音已经实现了“分钟级”实时反馈更新。
...关于抖音算法内容，还有很多，感兴趣可以搜索“抖音安全与信任中心”，就可以找到了，真的写的太棒了！！！
通过抖音的算法，有什么启示呢？算法的本质是用户需求和行为的复杂性的结果，这个是即为困难的事情，因为针对日活几亿的产品，可以想想几亿人在用，而且能做到精准的推送。通过用户发布的视频，洞察用户背后的行为，然后做数据推送匹配。如果一条视频，满足了30%的兴趣爱好需求，那么可能就是爆款视频。从马斯洛的需求层次理论角度而言，越是底层的群体，则计数越大，那么类似的需求群体技术则更大。

所有大家可以发现，生活化、情绪化的视频，相对容易爆火，这个领域顶层群体是做不出来的，这是由知识体系和认知决定的。同样，如果想要做出想抖音这样的算法结果，需要团队群体协同，这个团队里技术、用户研究、产品等缺一不可，而且这几个群里，还必须具有强大的哲学思维，才能做出卓越的算法系统。当然，实现起来，则不难，对于创业者而言，对一件事物的认知是内核，团队协作是纽带，执行力是落地的关键。所以，创业很难，大部分人不具备这种认知。关于抖音为什么公开了算法，大家可以在评论区交流讨论哦~
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