短视频算法根本不依赖标签(短视频算法推荐产生的影响)

在探讨短视频平台算法「推得准」的时分，很多瞎逼剖析的人会说：平台给内容打标签，而后推给可能感趣味的人，所以举荐算法做得很好。

但凡这么简略归因的人，都是不懂的。

和DY、KS这方面的中心担任人交流过，目前在内容散发上根本不依赖标签，而是经过更先进的深度学习。

益处是比你更懂你，害处是可解释度低。

由于算法谋求的是全局最优，所以会有定向干涉的需求。但

解释度低就不好做定向干涉，只有干涉，就是负向。

平台给内容打的标签，主要是人用来定义和解释内容的。因为人的了解才能是低于深度学习算法的，不未必能猜对用户喜欢什么。比方一个用户喜欢美女跳舞，是喜欢跳舞还是颜值，很难分辨。

给这样的内容打标签，作用不是为了了解和辅助散发，而是提供了人能了解的工具，也是业务层面能解释的干涉窗口，把黑盒问题白盒话，这样各个角色都能了解和取得反应。

用标签来辅助内容散发，效率确定是低的，但也不是完全没有价值。在有些算法不准或捉拿不到信号的时分，标签就能派上用场。

@ 韩叙HanXu 微博

Tags： 偏门生意  

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