IT 之家 3 月 4 日消息，据抖音集团微信公众号消息，近日，抖音安全与信任中心官网（95152.douyin.com）上线 " 体验算法 " 板块，以可交互的动画形式拆解推荐算法的工作原理与流程，面向公众科普 " 一条视频如何被推荐 "。

据介绍，在过往算法公开的基础上，本次 " 体验算法 " 板块的最大特点是可视化、可互动，不懂技术的小白也能看懂。用户可通过抖音安全与信任中心官网，或在抖音 App 搜索 " 看得懂的算法 " 关键词进入体验。

抖音每天上传的新内容数超过一亿，为了在海量视频中挑选出用户最满意的内容，算法经过了一步步的 " 精挑细选 "，大致包含召回、排序等环节。

首先是召回环节，体验演示以双塔模型、兴趣时钟为主。双塔模型是抖音进行高效召回的主力模型之一，体验者可代入不同用户角色，看到算法计算虚拟用户与视频的推荐指数，直观感受内容与用户的匹配逻辑：

拨动兴趣时钟指针，便能发现算法还会兼顾 " 场外因素 "，比如依据时间调整推荐倾向，贴合用户不同时段的兴趣偏好：

召回结束，推荐系统从内容池里大约挑选出数千条候选内容，进入排序环节。这一环节用 Wide&Deep 模型来演示，它也是抖音的主力模型之一。

排序是一套打分系统，数千条视频里得分最高的，会被优先推荐。用户行为（点击、浏览、喜欢、转发、收藏等）是打分依据，模型不仅考虑用户曾经喜欢看的内容，也想帮助他们发现潜在的兴趣。Wide 部分负责 " 记忆 "，与已知的兴趣关联，Deep 部分负责 " 泛化 "，发现未曾出现过的相关性，两部分融合计算，得到最终的 " 排序分 "。

推荐过程中，算法还会通过打散、多样性调节、混排等操作来优化推荐结果，避免出现推荐结果单一的问题。在互动演示中拖动随机扰动强度，能观察到推荐列表从单一到多元，体验随机扰动带来内容多样性，理解算法如何打破 " 信息茧房 "，不仅要发现和记住用户喜欢的内容，也帮助用户挖掘潜在兴趣、看到更广阔的世界。

IT 之家注意到，去年 3 月，抖音安全与信任中心官网上线，全面公开抖音算法原理。2026 年 1 月，抖音宣布将进一步做好算法透明，持续公开推荐算法运作原理、运营机制，增强算法的可理解性。