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创作者：B21993
由来：鲸鱼出航（ID：baijingapp）
开启 TikTok，用户就会收到依据个人兴趣爱好推送的一系列受欢迎视频。每一个用户收到的推送都有所不同。TikTok 把这种内容推送体制称之为 For You，是针对单独用户进行的个性定制推送版面。然而这一系统工作原理却从未公布过。
6 月 19 日，TikTok 在一篇帖子中详细介绍了这一推送全面的调查要素，及其这些因素在系统中的权重分配。此外，TikTok 还回答了怎样保证系统软件不会造成 Filter Bubble，其实就是推送内容单一化难题。
和其它很多推荐系统一样，For You 的内容完全取决于用户的键入纪录（观看历史等数据）。用户喜爱或分享过的视频内容、关心的账户、发出评论和用户自身公布的视频，都是会协助 TikTok 来判定用户的学习兴趣。除此之外，推荐系统还会继续参照用户观看历史中的相关信息，比如视频文章标题、音乐和标识等。此外，推荐系统会调查用户的手机硬盘和账号信息，比如用户挑选的语言、我国和使用硬件配置种类。但 TikTok 表明，这些因素在推荐系统中所占比例远小于其他因素。此外，还有一些信息内容还可以协助 TikTok 更好地了解用户爱好。假如一位用户详细观看了一段比较长的视频得话，那样这就是一个极强的兴趣指标。因而它权重值还会强过一些比如收看和上传者来自于同一我国那样比较弱的指标。TikTok 网确认，粉丝们更多帐户所公布的视频也可能会有更高的收看量，由于它的观众们数量更高。但是，粉丝数量和往日视频收看量不是推荐系统的直接调查要素。这就意味着即便是有着令人震惊浏览量的头顶部帐户（比如 charli d’amelio、addison rae、Zach King、Loren Gray、Riyaz、Spencer X、BabyAriel 和其它），他的视频也不一定会出现在了每一个用户的“For You”版面中。伴随着用户正常使用 TikTok，系统将分辨用户在兴趣爱好上的变化，甚至还会调查用户关心新帐户、探寻新滤镜效果及其查询 Discover 新话题的记录。这些功能将进一步协助 Tiktok 订制用户的个性化感受。用户也可以通过长按屏幕，来明确地告知 TikTok 这些人是不是喜爱某一视频。视频可以被导入到收藏栏，还可以被标识为“没什么兴趣”（Not Interested）。自然，如同一切由用户键入和指标值所驱动的运用一样，TikTok 也必须要处理冷启动问题——当用户 次打开应用时，推送系统软件并不了解用户喜欢什么。为解决这一问题，TikTok 会要求新用户挑选有兴趣的内容类型，比如小宠物或旅游，以帮助调节用户 初内容强烈推荐。假如用户不选择得话，TikTok 往往会表明广泛受人欢迎视频内容，直至用户进行进一步的键入。一旦赢得了 批关注点赞、评论和回看，TikTok 就把逐渐根据自己对用户的认识开展推送。但是 TikTok 表明，太过顺从用户的个人爱好也会在体验上产生局限性，即所谓过虑汽泡。这可能会致使推送内容更加单一化，也是个必须认真完成问题。VICE 在几年前的一份报导强调，TikTok 在那个年代都还没摆脱这一考验。一位新闻记者根据只关注特殊账户、检索有关标识并只关注点赞有关视频的形式，很好地让 TikTok 推送了白人至上主义的有关内容。这不仅是内容审批里的系统漏洞，还会被别有用心的用户运用生产制造不良影响。现如今，TikTok 已经 研究如何保持用户网站的多元性和神秘感。这就意味着运用会删掉一些相近的反复内容，以保证用户不容易持续见到来自于同一创作者，或采用同样音乐背景的视频。因为安全性考虑，运用都不会推荐一些很有可能让人感到震惊的视频，比如诊疗医治全过程或管控产品销售业务。除此之外，TikTok 还会继续常常向 For You 版面中增加一些与用户兴趣爱好不相干，及其点赞量相对较高的视频。TikTok 表明这也是为提升内容多元性所做出的试着，那样用户不仅有机遇发觉一个新的内容和原创者，也可以体验到新的角度和想法。TikTok 公司在一篇博闻中提到：“通过向用户持续地推送不同种类的视频，大家能让推荐系统获知什么内容会更容易被观众所接受，也可以用来协助改善用户感受。我们的目标是在系统推荐与用户探寻中间做到均衡。”在近期，国外好几家科技有限公司都是在遭遇来源于欧美的反垄断调查。而 TikTok 也因类似缘故而遭到美国众议院的核查。除此之外因为近几个星期存在的边境线争议，TikTok 和其它我国运用在印度也受到了冲击性，甚至还有印度的高官规定屏蔽掉这种运用。为了应对这种外界工作压力，TikTok 组建了内容咨询委员会（Content Advisory Council），还在洛杉矶开设 TikTok 透明度核心。外部权威专家还可以在核心查询 TikTok 的源码，还能够调查 TikTok 内部的监管措施。文中编译程序自 TikTok explains how the recommendation system behind its ‘For You’feed works。
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