DoNews3月4日消息，據(jù)抖音集團微信公眾號消息，近日，抖音安全與信任中心官網(wǎng)上線“體驗算法”板塊，以可交互的動畫形式拆解推薦算法的工作原理與流程，面向公眾科普“一條視頻如何被推薦”。
據(jù)介紹，在過往算法公開的基礎(chǔ)上，本次“體驗算法”板塊的最大特點是可視化、可互動，不懂技術(shù)的小白也能看懂。用戶可通過抖音安全與信任中心官網(wǎng)，或在抖音 App 搜索“看得懂的算法”關(guān)鍵詞進入體驗。
抖音每天上傳的新內(nèi)容數(shù)超過一億，為了在海量視頻中挑選出用戶最滿意的內(nèi)容，算法經(jīng)過了一步步的“精挑細(xì)選”，大致包含召回、排序等環(huán)節(jié)。
首先是召回環(huán)節(jié)，體驗演示以雙塔模型、興趣時鐘為主。雙塔模型是抖音進行高效召回的主力模型之一，體驗者可代入不同用戶角色，看到算法計算虛擬用戶與視頻的推薦指數(shù)，直觀感受內(nèi)容與用戶的匹配邏輯：
撥動興趣時鐘指針，便能發(fā)現(xiàn)算法還會兼顧“場外因素”，比如依據(jù)時間調(diào)整推薦傾向，貼合用戶不同時段的興趣偏好：
召回結(jié)束，推薦系統(tǒng)從內(nèi)容池里大約挑選出數(shù)千條候選內(nèi)容，進入排序環(huán)節(jié)。這一環(huán)節(jié)用 Wide&Deep 模型來演示，它也是抖音的主力模型之一。
排序是一套打分系統(tǒng)，數(shù)千條視頻里得分最高的，會被優(yōu)先推薦。用戶行為（點擊、瀏覽、喜歡、轉(zhuǎn)發(fā)、收藏等）是打分依據(jù)，模型不僅考慮用戶曾經(jīng)喜歡看的內(nèi)容，也想幫助他們發(fā)現(xiàn)潛在的興趣。
Wide 部分負(fù)責(zé)“記憶”，與已知的興趣關(guān)聯(lián)，Deep 部分負(fù)責(zé)“泛化”，發(fā)現(xiàn)未曾出現(xiàn)過的相關(guān)性，兩部分融合計算，得到最終的“排序分”。
推薦過程中，算法還會通過打散、多樣性調(diào)節(jié)、混排等操作來優(yōu)化推薦結(jié)果，避免出現(xiàn)推薦結(jié)果單一的問題。在互動演示中拖動隨機擾動強度，能觀察到推薦列表從單一到多元，體驗隨機擾動帶來內(nèi)容多樣性，理解算法如何打破“信息繭房”，不僅要發(fā)現(xiàn)和記住用戶喜歡的內(nèi)容，也幫助用戶挖掘潛在興趣、看到更廣闊的世界。
