揭秘算法如何帮助用户打破“信息茧房”：抖音开放日公开算法原理

主要观点总结

抖音在北京举办“安全与信任中心开放日”活动，介绍了抖音的推荐算法、平台治理体系以及社区价值。抖音的推荐算法基于用户行为，注重学习用户行为，并考虑用户长期价值。平台治理采用“人工参与+机器学习”的模式，守护内容生态安全。活动旨在鼓励公众了解算法原理、机制和治理政策，共建友善社区。

关键观点总结

关键观点1: 抖音推荐算法介绍

抖音推荐算法包含召回、过滤、排序等环节，基于用户行为推荐，学习用户行为，重视用户长期价值。算法工程师介绍了算法原理和抖音算法的特点，包括多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide模型等。

关键观点2: 抖音平台治理体系

抖音平台治理采用“人工参与+机器学习”的模式，包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。治理流程强调对内容的严格评估和规范，对违法违规内容有专项治理团队进行处置。

关键观点3: 抖音安全与信任中心开放日活动的目的

该活动的目的是鼓励公众体验抖音安全与信任中心，了解算法原理、机制和治理政策，并共建友善社区。同时，抖音也公布了社区价值和对优质内容的定义，将坚定推进各项举措，增加算法和治理透明度，回应社会关切的议题。

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