快科技 3 月 31 日消息，抖音总裁韩尚佑日前在 2025 中国网络媒体论坛上宣布，" 抖音安全与信任中心 " 网站上线。

据悉，该网站面向社会公开了抖音算法原理、社区规范、治理体系和用户服务机制，这是抖音首次公开推荐算法原理，介绍了其推荐算法如何预估用户行为概率，并如何通过多目标建模等方式实现更优质、丰富的内容推荐。

韩尚佑表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再通过给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容，推荐给有对应属性的用户。

如今，随着机器学习技术的发展，抖音的推荐系统，已经几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，比如点赞、关注、分享、评论的概率，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。

这意味着，算法无需理解内容类型或语义，就能直接预测用户行为。

在 " 抖音安全与信任中心 " 官网中，官方总结推荐算法的核心就是：以数学计算学习人类行为。

相比人工推荐，推荐算法实现了一个重要范式突破：它将用户对内容的具体偏好（如点击、评分等显式行为）抽象为高维空间中的数学映射关系。

通过将用户 - 内容交互矩阵分解为隐语义空间中的用户偏好矩阵和内容特征矩阵，算法无需理解 " 内容类型 " 或 " 开心愤怒情绪 " 等现实语义，而是通过潜在特征向量运算，就能实现对用户 " 是否会看完 "" 是否会点赞 "" 是否会收藏 " 某个内容的行为预测。

正是这种脱离现实语义的数学建模能力，结合亿级数据，实现 " 知其然，而不必知其所以然 " 的精准推荐。