今日頭條推薦算法公開，求高手來破 _420

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今日頭條副總編輯徐一龍
【今日頭條推薦算法公開，求高手來破】 會議由今日頭條副總編輯徐一龍主持。徐一龍在談到今日頭條對行業公開、透明自己算法原理的初衷時說，算法也是一種“法”，都是通過一定的規則和方法，達成預期的一種效果。算法和法律法規一樣，如果施行的好，都很高效，也都要求透明。
曹歡歡博士在現場分享了今日頭條推薦算法的基本原理，并詳細介紹了算法模型設計維度與策略。包括如何在線訓練大規模推薦模型，典型召回策略的設計方法，多目標如何融合等核心問題。此外，他還重點講解了今日頭條的內容安全機制及相關舉措，公開了風險內容識別技術以及泛低質內容識別技術。
他表示：“算法分發并非是把所有決策都交給機器，我們會不斷糾偏，設計、監督并管理算法模型。希望這次分享能讓更多的人理解算法，并共同參與到算法模型的制定中來，以改善算法，更好的為用戶服務，讓算法為社會創造更大的價值。 ”

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現場觀眾
此次今日頭條將算法透明化，并接受建言，屬于行業首例。算法原則歷來屬于公司行業機密，極少有公司會對外公布。今日頭條方面表示，人工智能發展帶來的挑戰，是人類此前沒有遭遇過的。當企業發展壯大時，有責任也有義務，與行業一道積極思考與研究新技術可能帶來的機遇和風險。
據介紹，阿里、騰訊、百度、美團、新浪、網易等科技公司的算法工程師和產品經理都去了。看來大家對今日頭條到底用了什么推薦算法，那是相當的好奇。
在當天的交流會上，今日頭條資深算法架構師、中國科學技術大學計算機博士曹歡歡帶來了題為《讓算法公開透明》的分享，首次面向行業公開算法原理。

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今日頭條資深算法架構師曹歡歡講解今日頭條算法原理
他表示：“算法分發并非是把所有決策都交給機器，我們會不斷糾偏，設計、監督并管理算法模型。希望這次分享能讓更多的人理解算法，并共同參與到算法模型的制定中來，以改善算法，更好的為用戶服務，讓算法為社會創造更大的價值。 ”

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據曹歡歡介紹，今日頭條旗下幾款產品都在沿用同一套大的算法推薦系統，但根據業務不同，每套系統的架構會有所調整。曹歡歡在現場的PPT里公布了頭條使用的五種推薦算法，包括傳統的協同過濾模型，監督學習算法Logistic Regression模型，基于深度學習的Factorization Machine，以及DNN和GBDT 。曹歡歡介紹說，現在很難有一套通用的架構模型適用于所有的推薦場景，所以很多公司會做多個算法的組合，比如現在很流行將LR和DNN結合，甚至前幾年Facebook也是將LR和GBDT算法做結合。今日頭條也基本是一套大算法，根據業務不同再具體調整結構。在解釋了算法之后，曹歡歡進一步解密了頭條的推薦如何工作。曹歡歡表示，主要有四類最重要的用戶特征，將會輸入給算法，影響到推薦算法的工作。

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第一類是相關性特征，就是評估內容的屬性和維度與用戶是否匹配。顯性的匹配包括關鍵詞匹配、分類匹配、來源匹配、主題匹配等。像FM模型中也有一些隱性匹配，從用戶向量與內容向量的核心距離可以得出。第二類是環境特征，包括地理位置、時間。這些既是bias（基礎）特征，也能以此構建一些匹配特征。第三類是熱度特征。包括全局熱度、分類熱度，主題熱度，以及關鍵詞熱度等。熱度信息在大的推薦系統特別在冷啟動的時候非常有效。第四類是協同特征，它可以在部分程度上幫助解決所謂算法越推越窄的問題。協同特征并非考慮用戶已有歷史。而是通過用戶行為分析不同用戶間相似性，比如點擊相似、興趣分類相似、主題相似、興趣詞相似，甚至向量相似，從而擴展模型的探索能力。