抖音作为全球领先的短视频平台，其推荐算法一直是用户和创作者关注的焦点。抖音的推荐算法背后，实际上是一系列复杂的模型和算法在协同工作。以下是抖音七大核心模型的揭秘，带您深入了解短视频背后的算法奥秘。
一、Wide&Deep 模型
Wide&Deep 模型是抖音推荐算法的核心模型之一。它由两部分组成：
1. Wide 部分
Wide 部分主要负责记录用户的历史行为，如常看美女帅哥类颜值视频，系统就会继续给你推荐颜值视频。这部分具有较强的记忆功能。
2. Deep 部分
Deep 部分则具有泛化能力，能挖掘用户的隐藏兴趣。例如，你爱看女生颜值博主视频，可能也会喜欢二次元Cosplay视频，或者美妆护肤类视频。
二、双塔召回模型
双塔召回模型是抖音在召回环节最常用的模型。它包含用户塔和物品塔两部分：
1. 用户塔
用户塔将用户的行为、年龄、性别等信息转换成一系列数字，相当于用户的“身份证”。
2. 物品塔
物品塔将视频的风格、元素、话题等信息转换成一系列数字，相当于视频的“身份证”。
系统会将用户的“身份证”和所有视频的“身份证”进行对比，找到数字最接近的视频推荐给用户。
三、DIN 模型
DIN 模型（Deep Interest Network）是抖音在排序环节常用的模型。它通过深度特征交叉和 attention 网络对行为目标进行个性化预估，让排序更加个性化。
四、NLP 模型
NLP 模型（Natural Language Processing）用于处理和解析文本信息。在抖音中，NLP 模型可以用于分析视频标题、描述等信息，从而更好地理解视频内容和用户意图。
五、多模态匹配技术
多模态匹配技术可以将文本、图像、视频等多种模态信息进行融合，从而实现更精准的推荐。
六、大规模流式机器学习技术
大规模流式机器学习技术可以处理海量数据，并对推荐算法进行实时优化。
七、千亿级数据规模的架构工程
千亿级数据规模的架构工程可以支持抖音庞大的数据量和用户规模，确保推荐算法的稳定运行。
总结
抖音的推荐算法背后是一系列复杂的模型和算法在协同工作。通过深入了解这些模型，我们可以更好地理解抖音是如何为用户推荐短视频的。对于创作者来说，了解这些算法也有助于优化内容，提高作品的曝光率和用户互动。