3 月 30 日消息，抖音總裁韓尚佑今日宣布，“抖音安全與信任中心”網(wǎng)站(95152.douyin.com)上線。網(wǎng)站首次公開抖音推薦算法原理，介紹其推薦算法如何預(yù)估用戶行為概率，并通過多目標建模等方式實現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)、豐富的內(nèi)容推薦，而算法需由平臺治理體系對其進行約束和規(guī)范。

網(wǎng)站也披露了抖音平臺治理的審核流程，闡述平臺如何應(yīng)對謠言、網(wǎng)暴等違規(guī)內(nèi)容帶來的挑戰(zhàn)。

同時，抖音還介紹了自家的“Wide&Deep”和“雙塔召回”兩種模型。

Wide＆Deep 模型的主要思路正如其名，是由單層的 Wide 部分和多層的 Deep 部分組成的混合模型。其中，Wide 部分的主要作用是讓模型具有較強的“記憶能力”（memorization），“記憶能力”可以被理解為模型直接學習并利用歷史數(shù)據(jù)中物品或者特征的“共現(xiàn)頻率”的能力；Deep 部分的主要作用是讓模型具有“泛化能力”（generalization），“泛化能力”可以被理解為模型傳遞特征的相關(guān)性，以及發(fā)掘稀疏甚至從未出現(xiàn)過的稀有特征與最終標簽相關(guān)性的能力。

Wide＆Deep 模型的這一結(jié)構(gòu)特征，可以解決協(xié)同過濾算法的短板。協(xié)同過濾算法優(yōu)點突出，但是其局限性也很明顯，就是泛化能力差，推薦的結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯。也就是容易造成信息單一問題。

一條視頻從海量信息中被選中，推送給用戶，一般要經(jīng)過進入內(nèi)容池、召回、排序三個環(huán)節(jié)。用戶發(fā)布的新視頻首先要經(jīng)過初步評估進入內(nèi)容池，然后進入召回環(huán)節(jié)，其作用是從海量的內(nèi)容池中，初步快速粗篩出一大批用戶可能感興趣的內(nèi)容。

舉例來說，召回環(huán)節(jié)需要用到召回模型，抖音最常用的召回模型是“雙塔召回模型”（Two-Tower Retrieval Model）。雙塔召回模型把用戶和內(nèi)容都轉(zhuǎn)化為數(shù)學空間里的一個個點，就像是給用戶和內(nèi)容貼上了獨特的“數(shù)字標簽”，這個過程叫做向量化表征學習。其大概過程如下：

• （1）分別將用戶特征、內(nèi)容特征進行數(shù)學轉(zhuǎn)化（如展示小貓的視頻為 0，展示小狗的視頻為 1，短視頻為 0，長視頻為 1，那么一個展示小貓的長視頻即（0，1），其實際長度取決于特征有多少維度，用戶特征同理）；
• （2）將轉(zhuǎn)化后的數(shù)學特征輸入到用戶塔、內(nèi)容塔兩個深度學習模型中，經(jīng)過訓(xùn)練，各自形成一組新的數(shù)字集合，這叫做用戶表征和內(nèi)容表征。在這一步，原本各自代表一個現(xiàn)實特征的數(shù)字不再具備任何實際語義，兩個模型會把用戶特征和內(nèi)容特征都轉(zhuǎn)化為沒有現(xiàn)實意義的數(shù)字代碼 —— 因此，算法不用理解現(xiàn)實語義，只需處理純粹的數(shù)學符號；
• （3）將兩組形式為純粹的數(shù)字集合的用戶表征和內(nèi)容表征，放入同一個向量空間中，每一組數(shù)字集合便在向量空間中擁有了一組專屬的向量值，好比一組獨有的“數(shù)字指紋”；
• （4）將訓(xùn)練過的所有內(nèi)容表征的向量值和當前用戶表征的向量值的距離進行對比，距離越接近代表用戶越喜歡。當你的“數(shù)字指紋”和某個視頻的“數(shù)字指紋”在坐標系里剛好比較“匹配”（距離近），算法就會推薦它。

今年 1 月，抖音集團宣布擬推出 10 項措施，推動平臺工作透明化，創(chuàng)建安全與信任的平臺環(huán)境，打造更良好的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)，其中包括推進算法透明化和推進平臺治理透明化。

1.推進算法透明化。2025 年，抖音將建設(shè)安全與信任中心網(wǎng)站和線下公示展廳，面向社會全面深入地公開抖音的算法基礎(chǔ)運作原理、運營機制，也將對外公布各類熱點榜單的計算原理和機制，提高透明度。

2.推進平臺治理透明化。抖音將持續(xù)加大治理工作的技術(shù)研究、產(chǎn)品人力、資金投入。在抖音安全與信任中心，我們將面向社會全面公開抖音的社區(qū)規(guī)范、審核標準、審核機制；并將定期公開平臺治理的各類典型違規(guī)案件和現(xiàn)象，明確對各類問題的治理態(tài)度，接受公眾監(jiān)督。