打破“信息茧房”，抖音披露算法逻辑与审核机制

用户在图文、短视频平台连续阅览某类话题内容时，平台推荐算法会持续推送相关内容，由此产生的“信息茧房” 问题一直备受行业质疑 。4月15日，抖音“安全与信任中心开放日”现场，相关负责人拆解抖音算法逻辑与审核流程。

推荐算法作为人工智能机器学习技术的应用场景，本质是一套高效信息过滤系统。现场采访环节，抖音算法工程师刘畅表示，抖音推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。

目前，抖音基于用户行为的推荐方法包括协同过滤、双塔召回、Wide