近日，抖音通过“抖音安全与信任中心”网站首次对外公开其推荐算法的底层原理，系统阐述了推荐机制如何基于用户行为进行视频打分与排序，并强调算法已从早期关注完播率等单一指标，发展为多目标综合评估体系

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“抖音安全与信任中心”正式上线，面向公众披露平台的算法原理、社区规范、治理机制及用户服务流程

该网站首次系统性介绍抖音推荐系统的运行逻辑，涵盖内容包括：推荐系统入门、用户行为背后的算法逻辑、多目标平衡机制，以及平台治理如何为算法设置“护栏”

推荐算法基于用户行为概率综合预估

当用户打开抖音时，系统会对候选视频进行打分，优先展示得分最高的内容

用户在观看过程中的点赞、完播、收藏、分享、评论、关注、停留时长等行为，均被视为对视频的反馈信号，正向行为提升推荐权重，负向行为则降低推荐优先级

推荐系统的核心逻辑可简化为“推荐优先级公式”：综合预测用户行为概率 × 行为价值权重 = 视频推荐优先级

算法通过模型预估用户对视频的各类行为发生概率，结合行为本身的价值权重，计算出最终推荐价值分数

预估行为包括但不限于：点赞、关注、收藏、分享、点击作者头像、评论区停留时长、长期内容消费偏好等

多目标平衡：从完播率到综合价值评估

早期推荐系统主要聚焦完播率、点赞等少数目标，随着内容形态多样化，尤其是中长视频增多，单一指标难以准确反映内容价值

抖音现已构建复杂的多目标推荐体系，通过同时建模多种行为目标，实现更全面、平衡的内容推荐策略

多目标建模不仅满足用户兴趣，也兼顾平台生态健康与创作者激励，提升整体用户体验

当前推荐打分公式可简化为：各行为预估得分 × 权重系数 的加权总和

视频是否被推荐，取决于多种行为信号的综合评估，每项指标背后均对应特定目标导向

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