抖音首次公开推荐算法核心原理：数学建模预测用户行为

3月31日，抖音总裁韩尚佑在2025中国网络媒体论坛上宣布，“抖音安全与信任中心”网站正式上线。该网站旨在向公众透明化展示抖音的算法原理、社区规则、治理机制以及用户服务体系。

据透露，这是抖音首次公开其推荐算法的核心原理。通过这一平台，抖音详细介绍了推荐算法如何通过预估用户行为概率，利用多目标建模等技术手段，实现内容推荐的优质化与多样化。

韩尚佑指出，大众对推荐算法存在一定的误解，普遍认为算法是通过对内容和用户进行标签化处理后，再通过数据匹配完成内容推荐。然而，随着机器学习技术的进步，抖音的推荐系统已不再依赖于传统的标签机制。目前，系统主要通过复杂的神经网络计算，直接预测每位用户对每条内容的行为概率，例如点赞、关注、分享或评论的可能性，并从中挑选出最符合用户偏好的内容进行推荐。

这意味着，算法无需深入理解内容的具体类型或语义，便可直接预测用户的行为倾向。在“抖音安全与信任中心”网站上，官方进一步总结了推荐算法的本质：通过数学计算学习人类的行为模式。

相较于传统的人工推荐方式，推荐算法实现了一次重要的范式革新。它将用户对内容的具体偏好（如点击、评分等显性行为）抽象为高维空间中的数学映射关系。通过分解用户与内容交互矩阵，算法可以在隐语义空间中构建用户偏好矩阵和内容特征矩阵。这样一来，无需理解现实语义（如“内容类型”或“情绪状态”），仅通过潜在特征向量的运算，即可预测用户是否会观看、点赞或收藏某条内容。

这种脱离现实语义的数学建模能力，结合海量数据的支持，使算法能够以“知其然，而不必知其所以然”的方式，实现精准的内容推荐。这一突破不仅提升了用户体验，也为推荐系统的发展提供了新的方向。