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抖音最近对抖音算法的原理、平台治理体系以及社会关切的问题进行了详细介绍，抖音算法工程师刘畅表示，抖音的推荐算法与国内外大多数内容推荐平台相似，包括召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为，抖音算法几乎不再依赖对内容和用户进行打标签，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，将排名靠前的内容推送给用户。
抖音的推荐算法旨在为用户提供个性化的内容推荐,通过分析用户的行为数据，如观看时长、点赞、评论、分享等，来预测用户可能感兴趣的内容，这种算法不仅考虑了用户的兴趣偏好，还考虑了内容的流行度、新鲜度等因素，以确保推荐的内容既符合用户的兴趣，又具有时效性和多样性。
抖音还采取了“人工+机器”协同治理的方式来维护平台的内容质量，人工审核团队负责对敏感、违规内容进行审核和处理，而机器学习算法则负责自动识别和过滤不良内容，这种协同治理的方式有助于提高内容审核的效率和准确性，同时也减少了人工审核的工作量。
抖音的推荐算法和治理体系都是为了提供一个健康、积极、有趣的短视频平台，让用户能够在这里发现和分享有价值的内容。
标签： 潮吹狂潮
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