今日头条、抖音推荐算法原理全文详解( 五 )


今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

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当然,只有实验平台是远远不够的 。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化 。
很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认 。
五、内容安全
最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措 。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任 。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响 。
今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

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今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台
一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条 。这两部分内容需要通过统一的审核机制 。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐 。
UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核 。审核通过后,内容会被真正进行推荐 。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架 。




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