抖音上线安全信任中心：首次公开推荐算法原理

快科技 3 月 31 日前，抖音总裁韩尚佑日前在新闻中 2025 “抖音安全与信任中心”网站在中国网络媒体论坛上公布。

据悉，该网站公布了Tiktok算法原理、社区标准、治理系统和客户服务机制，这是Tiktok首次公开推荐算法原理，介绍了其推荐系统如何估计用户行为概率，如何通过多目标建模实现更好、更丰富的内容推荐。

韩尚佑说，很多人误解了推荐系统的技术，认为算法是在内容上贴上相应的标签，然后通过给用户贴上相应的属性，最后通过数据计算向有相应属性的客户推荐相应标签的内容。

如今，随着机器学习技术的发展，Tiktok的推荐系统几乎不依赖于标记内容或用户，而是通过一系列神经网络计算，直接估计每个用户对每个内容的目标行为的概率，如点赞、关注、分享和评论，并为用户选择最有可能的内容推荐。

这就是说，算法可以直接预测用户的行为，而无需理解内容类型或语义。

官方总结推荐系统的核心在“抖音安全与信任中心”网站上：以数学计算学习人类行为。

与人工推荐相比，推荐系统实现了一个重要的范式突破:将用户对内容的具体偏好(如点击、评分等显式行为)抽象成高维空间中的数学映射关系。

通过把用户 - 内容交互矩阵被分解为隐藏语义空间中的用户更喜欢矩阵和内容特征矩阵。算法可以通过潜在特征向量计算来预测用户是否会阅读“是否会喜欢”和“是否会收集”某一内容，而不是理解“内容类型”或“快乐和愤怒”等现实语义。

正是这种脱离现实语义的数学建模能力，结合亿级数据，实现了“知其然，不必知其原因”的精确推荐。

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