최근 Douyin 보안 및 신뢰 센터 웹사이트가 개설되어 Douyin 추천 알고리즘의 원리를 처음으로 공개했으며, 추천 알고리즘이 어떻게 사용자 행동의 확률을 예측하고 다중 목표 모델링 및 기타 방법을 통해 더 좋고 풍부한 콘텐츠 추천을 달성하는지 소개했습니다.

   

Douyin은 2016년에 출시되었으며 이는 추천 알고리즘이 딥러닝 시대로 진입하기 시작하는 것과 동시에 이루어졌습니다. Douyin이 사용하는 추천 알고리즘도 일종의 딥러닝 알고리즘입니다. Douyin 추천 알고리즘의 주요 모델에는 Wide & Deep 모델 등이 포함되는 것으로 이해됩니다.

2025 중국 온라인 미디어 포럼에서 Douyin 회장 Han Shangyou는 회의에서 많은 사람들이 추천 알고리즘 기술에 대해 오해를 가지고 있다고 말했습니다. 그들은 알고리즘이 해당 태그로 콘텐츠에 태그를 지정하고, 해당 속성으로 사용자에게 태그를 지정하고, 마지막으로 데이터 계산을 사용하여 해당 태그가 있는 콘텐츠를 해당 속성이 있는 사용자에게 추천한다고 믿습니다.

그러나 기계 학습 기술의 발전으로 Douyin의 추천 시스템은 라벨링 콘텐츠나 사용자에 거의 의존하지 않습니다. 대신 일련의 신경망 계산을 통해 좋아요, 팔로우, 공유, 댓글 확률 등 각 콘텐츠에 대한 각 사용자의 타겟 행동을 직접 추정하고 확률이 가장 높은 콘텐츠를 선택하여 사용자에게 추천합니다. 이는 알고리즘이 콘텐츠 유형이나 의미를 이해하지 않고도 사용자 행동을 직접 예측할 수 있음을 의미합니다.

Douyin은 "추천은 행동 행동만 추정합니다"에 대해 보안 및 신뢰 센터 웹사이트에서 다음과 같이 설명했습니다. 사용자가 Douyin을 열면 Douyin의 추천 알고리즘이 후보 비디오에 점수를 매기고 가장 높은 점수를 받은 비디오를 사용자에게 푸시합니다. 사용자는 시청하면서 보는 영상과 다양한 상호작용을 할 수 있으며, 이러한 상호작용은 영상에 대한 사용자의 관심을 반영합니다.

예를 들어, 사용자가 좋아하지 않는 것보다 좋아하는 것이 낫고, 끝내지 않는 것보다 끝내는 것이 낫고, 좋아하지 않는 것보다 싫어하지 않는 것이 낫습니다. 여기서 '시청을 마쳤다'는 피드백 동작이고, '좋아요'도 피드백 동작이다. 시청한 동영상에 대한 사용자의 모든 피드백은 긍정적이거나 부정적인 가치를 갖습니다.

Douyin은 Douyin의 추천 순위 모델이 이러한 종류의 행동 피드백을 학습한다고 지적했습니다. 추천 시스템의 목표는 피드백 가치가 가장 높은 동영상을 사용자에게 푸시하는 것입니다. 추천 알고리즘의 핵심 논리는 "추천 우선 순위 공식"으로 단순화될 수 있습니다: 사용자 행동 확률 × 행동 가치 가중치 = 비디오 추천 우선 순위에 대한 포괄적인 예측.

그렇다면 Douyin의 추천 알고리즘은 사용자 행동률을 어떻게 추정합니까? Douyin 보안 및 신뢰 센터 웹사이트에서도 구체적인 단계를 공유했습니다. 첫 번째는 알고리즘 학습, 즉 실시간 신규 데이터와 사용자 이력 행동 데이터를 모두 포함하는 사용자 행동 데이터를 학습하는 것입니다. 두 번째는 확률론적 모델 예측입니다. 추천 알고리즘은 알고리즘 모델을 통해 후보 동영상에 대한 사용자의 행동 확률을 예측합니다. 그 다음은 가치 모델이다. 평가, 가치 모델을 통해 Douyin은 사용자의 상호 작용 행동의 가치를 계산하고 지속적으로 매개변수를 조정하고 다양한 가치에 가중치를 부여하며 여러 요소를 종합적으로 고려하여 후보 콘텐츠의 가치를 평가합니다. 마지막으로, "분 단위" 실시간 피드백 업데이트를 실현함으로써 동적 조정을 통해 알고리즘이 사용자 행동을 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다.

더 풍부하고 다양한 정보를 배포할 수 있는 추천 시스템을 안내하기 위해 Douyin은 시스템이 단일 목표 아래 유사한 콘텐츠를 반복적으로 추천하기 쉬운 문제를 해결하기 위해 "수집"과 같은 100개 이상의 다양한 목표를 구축하고 균형을 맞췄습니다. Douyin의 알고리즘은 사용자가 관심 콘텐츠를 계속 확장할 수 있도록 특별한 탐색 트래픽을 설정했습니다. Douyin은 또한 추천 시스템에서 검색 행동의 적용을 강화하여 시스템이 사용자 검색 관심 사항을 기반으로 보다 실시간으로 조정할 수 있도록 했습니다. Douyin은 또한 사용자가 알고리즘을 제어할 수 있도록 "관심 없음" 및 "차단 단어 설정"과 같은 기능을 최적화했습니다.