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抖音算法原理公开:通过神经网络计算预估用户行为

4月15日,抖音举办“安全与信任中心开放日”活动,相关业务负责人介绍,抖音推荐系统采用“人工+机器”协同的方式进行风险治理,通过多目标体系算法主动打破“信息茧房”,为用户呈现更丰富多元、实用可靠的推荐内容。抖音算法工程师刘畅介绍,抖音算法已基本不依赖对内容和用户打标签,而是通过神经网络计算,预估用户行为,计算用户观看这条内容获得的价值总和,把排名靠前的内容推给用户。

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