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你对抖音算法的理解，都是错的
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企业数字化（企业CBD）
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王涛
17小时前
![](https://img-s.msn.cn/tenant/amp/entityid/aa1das9h.img"></p><p>抖音固然有它的压力所在——算法因其黑箱性质越来越从抗压位向背锅位转移——但是为了打消社会疑虑，抖音能够事无巨细的把算法摊开到这种地步，还是比较少见的。</p><p>而这逐字逐句的看完所有内容之后，可以这么说，<strong>当前市面上绝大多数非技术类媒体所讨论的算法问题，都是错的。</strong></p><p>这里的错，首先指的不是主观意义上的歪曲，而是过时。</p><p>比如很多文章都会写到，短视频平台的推荐算法是在给内容和用户打标签，然后去做相互匹配，这种甚嚣尘上的说法甚至反过来指导了做号产业，产生了很多教人在养号时怎么引导系统给自己打标签的玄学。</p><p>但事实上，标签机制是人工编辑时代的经验残余，是让算法模仿人类的糊涂做法，只有在非常早期的推荐算法里才有用过，当机器学习的技术成熟之后，依靠几百个标签去理解内容的做法就完全被淘汰掉了。</p><p>这意味着，今时今日的算法不需要去懂内容，这听起来有些反直觉，它不懂内容，怎么知道该把什么视频推送给什么人呢？</p><p>答案是：<strong>基于特征向量的数学统计。</strong></p><p>说人话就是，算法会围绕用户的反馈建模，有没有点赞、看到了第几秒、写了什么评论、是否点开了作者主页……等等，这些互动都会让算法对一个用户的了解逐渐加深，最终越来越准确的「预测」他会感兴趣的下一条视频。</p><p>机器学习领域的顶级专家吴恩达教授做过一个系列的「machine)
