近日，抖音安全与信任中心官网（95152.douyin.com）上线“体验算法”板块，以可交互的动画形式拆解推荐算法的工作原理与流程，面向公众科普“一条视频如何被推荐”。

　　在过往算法公开的基础上，本次“体验算法”板块的最大特点是可视化、可互动，不懂技术的小白也能看懂。用户可通过抖音安全与信任中心官网，或在抖音APP搜索“看得懂的算法”关键词进入体验。

　　抖音安全与信任中心官网（95152.douyin.com）上线“体验算法”板块

　　抖音每天上传的新内容数超过一亿，为了在海量视频中挑选出用户最满意的内容，算法经过了一步步的“精挑细选”，大致包含召回、排序等环节。

　　首先是召回环节，体验演示以双塔模型、兴趣时钟为主。双塔模型是抖音进行高效召回的主力模型之一，体验者可代入不同用户角色，看到算法计算虚拟用户与视频的推荐指数，直观感受内容与用户的匹配逻辑：

　　拨动兴趣时钟指针，便能发现算法还会兼顾“场外因素”，比如依据时间调整推荐倾向，贴合用户不同时段的兴趣偏好：

　　召回结束，推荐系统从内容池里大约挑选出数千条候选内容，进入排序环节。这一环节用Wide&Deep模型来演示，它也是抖音的主力模型之一。

　　排序是一套打分系统，数千条视频里得分最高的，会被优先推荐。用户行为（点击、浏览、喜欢、转发、收藏等）是打分依据，模型不仅考虑用户曾经喜欢看的内容，也想帮助他们发现潜在的兴趣。Wide部分负责“记忆”，与已知的兴趣关联，Deep部分负责“泛化”，发现未曾出现过的相关性，两部分融合计算，得到最终的“排序分”。

　　推荐过程中，算法还会通过打散、多样性调节、混排等操作来优化推荐结果，避免出现推荐结果单一的问题。在互动演示中拖动随机扰动强度，能观察到推荐列表从单一到多元，体验随机扰动带来内容多样性，理解算法如何打破“信息茧房”，不仅要发现和记住用户喜欢的内容，也帮助用户挖掘潜在兴趣、看到更广阔的世界。

　　算法透明化是抖音长期坚持的方向。去年3月，抖音安全与信任中心官网上线，全面公开抖音算法原理，对公众关切的问题逐一解答，不到一年时间，网站访问量已突破200万次。此外，抖音还举办了30余场与媒体、学界的算法沟通会，邀请算法工程师现场讲解原理；与科普创作者共创动画、场景演绎类科普视频，让算法逻辑“白盒化”。

　　2026年1月，抖音宣布将进一步做好算法透明，持续公开推荐算法运作原理、运营机制，增强算法的可理解性。此次上线的“体验算法”板块，就是抖音在算法公开、助力公众算法素养提升方面做出的又一次创新性尝试。

责任编辑：李楠