15日前TikTok没卖就关门？字节跳动尚未回应置评请求(2)

　　延伸阅读：

　　推荐算法是TikTok“所向披靡”的核心利器

　　TikTok核心算法为何让科技巨头们虎视眈眈？别人无法模仿吗？

　　“商业内幕”网站撰文指出，该算法被称为是字节跳动公司的“皇冠上的明珠”，由人工智能实验室和北京大学联合研发，比竞争对手的更为强大。

　　有专家介绍，根据TikTok的算法，用户的每一次互动都会揭示其喜好，TikTok可以据此向用户推荐喜欢的视频。

　　文章称，TikTok的优势在于，平台上是大量长度不到一分钟的短视频，能比其他长视频平台（如YouTube）更大规模地测试用户的兴趣特征。专家还称，TikTok专注于沉浸式全屏视频也帮助提高其受欢迎程度。

　　TikTok从未向外界公布它的核心算法。但是，基于字节跳动发布的零散的信息，专业技术人士 Michiko指出，TikTok的推荐系统，简单来说就是“以用户为中心”（User－Centric Design）。

　　换句话说，TikTok只会推荐用户喜欢的内容，从刚刚上手的用户到活跃的用户都是如此——当然，用户越是活跃，推荐的内容也就更加精准。

　　TikTok的系统中包含人工智能实时学习的机制。通过捕捉和分析用户留下的数据，它可以快速提供反馈。

　　比如，当用户点击某一种视频后，TikTok会根据这一信息快速更新该用户的“喜好库”，然后根据这一改变立马推荐相似的视频。

　　而实时推荐系统需要强大的数据作支撑（包括数据的收集和储存），用以支持相对抽象的层面（包括算法层面、服务层面和应用程序层面），从而解决业务方面的问题。

　　推荐系统的成长过程可以被视为机器学习的典型例子。然后通过算法（包括过滤模型、回归模型等）将整个推荐机制加以完善。

　　产业化的推荐系统需要灵活且可以拓展的ML平台，可以允许多种模型叠加起来，时时刻刻为用户服务。

　　除了主要算法之外，抖音的推荐系统还要根据用户肖像制定特殊的算法，具体的算法系统有层级分类。