最近、Douyin Security and Trust Center の Web サイトが開設され、Douyin の推奨アルゴリズムの原理が初めて公開され、その推奨アルゴリズムがどのようにユーザーの行動の確率を推定し、多目的モデリングやその他の方法を通じてより優れたより豊富なコンテンツの推奨を実現するかを紹介しました。

   

Douyin は 2016 年にリリースされましたが、これはレコメンデーション アルゴリズムがディープラーニングの時代に入り始めたのと時を同じくしていました。 Douyinが使用する推奨アルゴリズムも深層学習アルゴリズムの一種です。 Douyin の推奨アルゴリズムの主なモデルには Wide & Deep モデルなどが含まれることがわかります。

2025年の中国オンラインメディアフォーラムで、Douyinのハン・シャンユウ社長は会合で、多くの人がレコメンデーションアルゴリズム技術について誤解を持っていると述べた。彼らは、アルゴリズムが対応するタグでコンテンツにタグ付けし、次に対応する属性でユーザーにタグ付けし、最後にデータ計算を使用して、対応するタグを持つコンテンツを対応する属性を持つユーザーに推奨すると考えています。

しかし、機械学習テクノロジーの発展により、Douyin のレコメンデーション システムはコンテンツやユーザーのラベル付けにほとんど依存しなくなりました。代わりに、一連のニューラル ネットワーク計算を使用して、各コンテンツに対する各ユーザーの目標行動 (いいね!、フォロー、共有、コメントの確率など) を直接推定し、ユーザーに推奨する確率が最も高いコンテンツを選択します。これは、コンテンツ タイプやセマンティクスを理解せずに、アルゴリズムがユーザーの行動を直接予測できることを意味します。

「レコメンデーションは行動アクションを推定するだけ」について、Douyin氏もセキュリティとトラストセンターのウェブサイトで次のように説明している：ユーザーがDouyinを開くと、Douyinのレコメンデーションアルゴリズムが候補ビデオをスコアリングし、最高スコアのビデオをユーザーにプッシュする。ユーザーは、視聴中に表示されるビデオに対してさまざまなインタラクションを行うことができ、これらのインタラクションはビデオに対するユーザーの関心を反映します。

たとえば、ユーザーにとって、嫌いよりは好き、終了しないよりは終了、嫌いよりは嫌いでない方が良いです。ここで、「見終わった」もフィードバックアクションであり、「いいね」もフィードバックアクションである。視聴した動画に対するユーザーからのすべてのフィードバックには、肯定的または否定的な価値があります。

Douyin 氏は、Douyin の推奨ランキング モデルはこの種の行動フィードバックを学習すると指摘しました。レコメンデーション システムの目的は、フィードバック値が最も高い動画をユーザーにプッシュすることです。その推奨アルゴリズムの中心となるロジックは、ユーザーの行動確率の包括的な予測 × 行動値の重み = 動画の推奨優先度という「推奨優先度の式」に簡略化できます。

では、Douyin のレコメンデーション アルゴリズムはどのようにしてユーザーのアクション率を推定するのでしょうか? Douyin Security and Trust Center の Web サイトでも、その具体的な手順が共有されています。 1 つ目はアルゴリズム学習、つまり、リアルタイムの新しいデータとユーザーの履歴行動データの両方を含むユーザー行動データの学習です。 2 つ目は確率モデル予測です。推奨アルゴリズムは、アルゴリズム モデルを通じて候補ビデオに対するユーザーの行動確率を予測します。続いて価値モデル。評価では、Douyin は価値モデルを通じてユーザーのインタラクティブな行動の価値を計算し、パラメーターを常に調整し、さまざまな値に重み付けをし、複数の要素を総合的に考慮して候補コンテンツの価値を評価します。最後に、動的調整は、「分レベル」のリアルタイム フィードバック更新を実現することにより、アルゴリズムがユーザーの行動をより正確に予測するのに役立ちます。

より豊富で多様な情報を配信するようにレコメンデーション システムを誘導するために、Douyin は、システムが 1 つの目標の下で同様のコンテンツを繰り返し推奨する傾向があるという問題を解決するために、「コレクション」など 100 以上の異なる目標を構築し、バランスをとりました。 Douyin のアルゴリズムは、ユーザーが興味のあるコンテンツを拡大し続けるのに役立つ特別な探索トラフィックを設定しました。 Douyin はまた、レコメンデーション システムにおける検索動作の適用を強化し、ユーザーの検索関心に基づいてシステムをよりリアルタイムに調整できるようにしました。 Douyin はまた、「興味なし」や「ブロックワードの設定」などの機能を最適化し、ユーザーがアルゴリズムを制御できるようにしました。