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抖音，首次公開推薦演算法原理！
網站首次公開抖音推薦演算法原理、社區規範、治理體系和使用者服務機制。
在飽受質疑後，抖音演算法治理迎來了實質性的一步。
在2025中國網路媒體論壇上，抖音總裁韓尚佑正式宣佈，“抖音安全與信任中心”網站（95152.douyin.com）上線。網站面向社會公開抖音演算法原理、社區規範、治理體系和使用者服務機制。
網站首次公開抖音推薦演算法原理，介紹其推薦演算法如何預估使用者行為機率，並通過多目標建模等方式實現更優質、豐富的內容推薦。而演算法需由平台治理體系對其進行約束和規範。網站也披露了抖音平台治理的稽核流程，闡述平台如何應對謠言、網暴等違規內容帶來的挑戰。
今年1月，抖音宣佈擬推出10項措施，推動平台工作透明化。抖音方面曾表示，將以安全與信任中心為依託，介紹社會關切議題，借此讓公眾對平台工作更加親身可感，回應公眾關切，接受公眾監督。此次網站上線，意味著相關措施正逐一落地。
▍抖音首次公佈演算法原理
韓尚佑在會上介紹了抖音演算法原理，他表示，很多人對推薦演算法技術存在誤解，認為演算法是給內容打上對應標籤，再通過給使用者打上對應的屬性，最後通過資料運算，把對應標籤的內容，推薦給有對應屬性的使用者。
但隨著機器學習技術的發展，抖音的推薦系統，已經幾乎不依賴對內容或者使用者打標籤，而是通過一系列神經網路計算，直接預估每一個使用者對每一個內容的目標行為，比如點贊、關注、分享、評論的機率，並挑選出機率最大的一部分內容，推薦給使用者。這意味著，演算法無需理解內容類型或語義，就能直接預測使用者行為。
韓尚佑表示，大規模計算模型也帶來了挑戰，例如，即使最好的演算法工程師，可能也沒辦法具體解釋出為什麼把這個視訊推薦給了某個使用者，而另一個使用者認為會更喜歡的視訊沒有被推薦。這些都讓演算法給使用者帶來了一些陌生和“不可控”的感覺。
但抖音通過一系列實踐認知到，演算法雖然很複雜，卻可以被“調教”和“馴化”。韓尚佑表示，真正實現演算法的“向上” 和“向善”，需要回到演算法的原理和生效機制層面去持續改進。
以優質內容推薦為例，抖音曾嘗試給知識、歷史、科技等內容，做簡單的加熱，但最終發現效果非常不好。這種做法改變了模型正常的計算邏輯，產生大量低於模型常規機率的髒資料，影響了演算法的資料循環，導致這些內容後續的推薦反而受到干擾，並沒有真正幫助這些內容找到他們的受眾。
為解決這一問題，抖音轉換思路，專門訓練了預估收藏和重複觀看機率的模型，並且將收藏按鈕，放在了首頁最容易點的地方。由此，抖音裡的有用性內容和長內容分發得到了很大改善。“2024年，一條《450分鐘解讀紅樓夢》的超長視訊，最終獲得了超過3億的播放，700萬的收藏。這是一個使用者和演算法雙向奔赴的最佳實踐。”韓尚佑舉例稱。2025年，抖音優質內容曝光預計將增加300%。
為了引導推薦系統分發更加豐富多元的資訊，抖音建設和平衡了100多個像“收藏”這樣的不同目標，解決單一目標下系統容易重複推相似內容的問題。抖音的演算法裡設定了專門的探索流量，幫助使用者持續拓展興趣內容。抖音還加強了推薦系統中對搜尋行為的應用，讓系統更即時地根據使用者搜尋興趣進行調整。抖音還最佳化了“不感興趣”“設定遮蔽詞”等功能，實現使用者對演算法的調控。
韓尚佑表示，抖音將以“平等友善、豐富多元、真實美好、積極健康、尊重知識、鼓勵表達”的《社區營運規範》作為原則，不斷最佳化平台演算法和業務營運。
▍詳解平台治理體系，內容流量越高評估次數越多
近年來，網路暴力、謠言等平台生態治理問題備受關注。
韓尚佑在會上表示，抖音投入了非常多額外資源，建設了一套完整的內容治理體系。通過對內容進行機器和人工識別，在不同階段過濾掉不好的內容，來解決因為系統對內容理解缺失帶來的安全問題。抖音也會在使用者最終看到這些內容之前，通過一些聚類打散和重組的方式，避免內容過度密集和同質化。
“抖音安全與信任中心”網站也首次公開平台治理體系，詳解治理體系如何對演算法進行約束、規範，保障內容安全。網站介紹了平台治理標準制定、治理流程、專項治理概況。其中詳細解釋了抖音機器稽核與人工稽核的協同機制，初審、覆審、三審的稽核流程，及每一層稽核環節對應的把關要點。經由此鏈路，所有在平台發佈的內容均會經過評估。流量越高的內容經過評估的次數越多，標準也越嚴格。
“抖音安全與信任中心”顯示，除了普遍性風險內容的治理，針對社會普遍關心的、呈現聚集特徵的焦點問題，抖音也成立了專項治理團隊。如抵制網路暴力、未成年人保護、AI生成違規內容治理、謠言治理等典型問題，平台均設定了相應的治理標準、識別策略、處置手段和風險巡查能力。
除了闡釋公眾關切的演算法、治理等議題，網站也公佈了平台倡導的社區價值，以及對優質內容的定義。“使用者服務”類股中，網站提供了常見問題答疑，及未成年人保護、人身與財產安全服務、使用者與企業權益服務等路徑指引。