抖音推荐算法大揭秘：内容推送不再唯完播率，综合打分定胜负

抖音近期推出了一项重大举措，上线了名为“抖音安全与信任中心”的官方网站。该网站旨在向公众全面揭示抖音的运营机制，涵盖算法原理、社区管理规范、治理框架以及用户服务体系。
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尤为引人注目的是，该网站首次详细披露了抖音的推荐算法原理。这一部分内容从推荐系统的基础讲起，逐步深入探讨了用户行为背后的算法逻辑、抖音算法如何在多个目标间寻求平衡，以及平台治理如何为推荐算法设立“边界”。

抖音的推荐算法，实质上是对用户可能采取的各种行为概率进行综合预测。算法并不直接决定用户的行为，而是对这些行为的可能性进行预估。当用户打开抖音应用时，算法会为每个候选视频打分，并将得分最高的视频呈现给用户。

用户的互动行为，如点赞、完整观看、不点赞、未完成观看以及表达不喜欢等，都是对视频兴趣程度的反馈。这些反馈行为具有正面或负面的价值，而抖音的推荐排序模型正是基于这些行为反馈进行学习，旨在将最具价值的视频推荐给用户。

抖音推荐算法的核心逻辑可以用一个简单的公式来表达：视频推荐优先级 = 综合预测用户行为概率 × 行为价值权重。这个公式背后，是抖音算法对用户行为深入理解和精准预测的结果。