抖音主动公开算法原理树立行业新标杆：
“抖音安全与信任中心”网站（95152.douyin.com）
1 算法透明的几点准则
需涵盖技术逻辑公开、治理机制可查、用户参与共建等维度。以下是基于抖音案例总结的可行路径，以及几个准则：
算法逻辑的明示
企业需主动公开算法基本原理，例如抖音通过安全与信任中心网站（95152.douyin.com）详细说明推荐系统不再依赖传统标签分类，而是基于用户行为预测模型（如点赞、收藏、重复访问概率）实现动态匹配。这种公开需突破技术“黑盒”，解释算法如何通过多目标建模（如平衡100多个指标）避免单一目标导致的信息茧房。数据使用规范的透明
明确数据收集范围、用途及用户控制权。例如，抖音将“收藏”行为作为重要信号，并通过优化“不感兴趣”“屏蔽词设置”等功能，赋予用户管理推荐内容的能力。构建多元化目标体系
避免流量至上的单一目标，引入社会价值指标。例如，抖音通过预测用户对深度内容（如《450分钟解读红楼梦》）的重复观看概率，提升优质内容曝光率，2025年预计增加优质内容曝光300%。动态调整与平衡机制
通过“探索流量”主动推送新兴趣领域，结合用户搜索行为实时调整推荐策略，打破信息同质化。同时，建立重复内容过滤机制，缓解内容过度密集问题。审核流程透明化
公开内容审核的协同机制（如机器+人工审核）和分层标准。抖音采用初审、复审、三审的多层审核链路，且流量越高的内容审核次数越多、标准越严格。专项治理能力建设
针对高频社会问题（如网络暴力、谣言、AI生成违规内容），成立专项团队并公开治理策略。例如，抖音通过聚类打散技术避免同质化内容过度集中，并设置实时巡查机制。引入第三方权威验证
与媒体、法律机构合作共建辟谣机制，例如抖音将辟谣内容精准推送给浏览过不实信息的用户，并联合“辟谣团”加强人工核实。定期公开进展与数据
通过白皮书、治理报告等形式披露阶段性成果。例如，抖音定期公布专项治理数据（如清理违规账号数量）和算法优化效果。
2 好奇抖音的推荐算法
当然抖音开放的推荐算法原理倒也没那么稀奇，甚至拿出的是很基本的算法。
2.1 用户行为背后的算法推荐逻辑
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。
推荐算法会通过算法模型预测用户对候选视频的行为概率（动作率）。结合用户行为和视频本身的价值权重，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。
2.2 抖音算法的多目标平衡
单一指标时期：
推荐算法在诞生之初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，多目标推荐系统成为主流。
多目标时期：
在调研中，抖音发现用户会将知识类型视频“收藏”起来，甚至反复观看。于是，平台尝试将收藏率纳入多目标建模的范畴，以便更好地将知识类内容推送给有潜在需求的用户
多个行为的组合：
- “收藏+复访”的组合，当用户收藏一个视频后几天内多次打开观看，这可能是一条对用户有长期价值的内容
- “关注+追更”“打开+搜索”等组合目标
- “握手模型”：“握手模型”会将“用户留言并得到作者回复”视为一次对作者更为积极的互动信号
- 中长优质视频：短视频完播率高并不代表内容更优质、用户体验更好，2024年，知识博主“米三汉”的一条《450分钟深度解读红楼梦》的视频获得了超过3亿播放量
- 原创性目标：平台鼓励原创内容
参考：https://95152.douyin.com/article/15383?enter_from=channel_page&channel=transparency
2.3 多样性需求
抖音在多目标建模中设置这类目标的原因很简单：即便是一直给用户推送他最喜欢看的一类内容，时间长了，用户也可能会看腻。
因此平台希望通过主动探索多样性内容，提前解决看腻和看厌的问题