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专家:TikTok算法非独一无二 但买家等不及自己开发

字号+ 作者:admin 来源:seo博客 2020-09-07 17:00 我要评论( )

消息人士称,如若无法获得推荐算法,迅速出售TikTok美国业务的交易“不太可能发生”。虽然很多专家并不认为字节跳动的推荐算法独一无二,但用户以及投资者可能不想......

消息人士称,如若无法获得推荐算法,迅速出售TikTok美国业务的交易“不太可能发生”。虽然很多专家并不认为字节跳动的推荐算法独一无二,但用户以及投资者可能不想等待开发新算法。

2018年当字节跳动收购卡拉OK应用Musical.ly并重新打造成TikTok时,业内普遍认为这只是另一款面向美国青少年的普通短视频应用。

如今TikTok是全球下载量最大的应用,其受欢迎程度是如此之高,已经成为美国政府关注的焦点。

此前美国政府要求字节跳动剥离TikTok美国业务。Musical.ly或许让字节跳动在美国市场找到了一个立足点,而让TikTok业务腾飞的是字节跳动的人工智能推荐算法,该系统能够根据用户的兴趣和活动提供经过筛选的相关内容。

自2012年成立以来,字节跳动一直是内容推荐系统的支持者,并在旗下今日头条等其他产品上广泛采用这种算法。根据字节跳动在6月份透露的信息,TikTok在开发推荐算法时主要考量了三个因素:

用户在应用程序上的互动,比如喜欢某个视频或关注某个账号; 感兴趣的内容包括什么——在短视频中就是诸如音乐和主题标签等信息; 以及用户所处的环境,诸如语言偏好、国家和地区设置以及设备类型。

与此同时,TikTok应用还会推送一些用户直接感兴趣之外的视频内容。

消息人士称,如若无法获得推荐算法,迅速出售TikTok美国业务的交易“不太可能发生”。

为什么这个算法如此重要呢?是因为别人无法模仿吗?

在字节跳动收购Musical.ly并将其与TikTok合并之后,其将推荐算法引入平台,显著提高了用户在应用上所花费的时间。产品专家尤金·卫(Eugene Wei)在他的个人博客上表示,这种变化“很微妙”。

市场研究公司App Annie的数据显示,去年,Android手机平台上的TikTok用户总共在这款应用上花费了680亿小时,是前一年的3倍多。根据字节跳动在8月底对美国政府提起的法律诉讼,截至2020年6月,TikTok在美国市场的月活跃用户接近9200万,是2018年1月的8倍多。

根据市场分析公司Sensor Tower的数据,2020年上半年TikTok是世界上下载量最大的非游戏类应用,获得了超过5.96亿的安装量,其中还不包括抖音。

香港中文大学工程学教授、人工智能专家黄锦辉表示,虽然TikTok使用的基本算法与其他科技公司应用程序中的算法相似,但每家公司都会在人工智能引擎中添加特殊功能,从而有所不同。

黄锦辉并不认为TikTok的人工智能引擎有什么独到之处。他表示,基于新用户数据为TikTok打造一个全新的推荐系统可能需要一年左右的时间,但失去现有工具将对TikTok目前估值产生“非常大的影响”。

“这项技术只有在算法和用户数据都运行良好的情况下才有效。字节跳动的应用之所以在竞争中拥有优势,部分原因在于它们的用户数据。”科技博主郝佩强说。他曾是一名软件工程师,现在为企业提供咨询服务。

黄锦辉称,一些用户以及投资者可能不想等待开发新算法。他说,“你不能等着TikTok团队重新开发算法,因为TikTok已经非常流行了。”“这就像你最喜欢的电视节目因为技术问题而停播……我认为用户不会接受这种情况。”

“对于微软和沃尔玛这样的竞标者来说,他们想要收购这个应用程序,并让它立即正常运行,”黄锦辉说。“但如果他们需要等一段时间才能让它运转良好,或许他们就不会再想买了。”

“Tiktok如果没有自家推荐系统就不可能存在,但这并不完全意味着这个系统有什么特别之处,”相关领域研究专家、加州大学圣地亚哥分校副教授朱利安·麦考利(Julian McAuley)说。

“推荐系统的早期采用者还有电子商务公司。例如,亚马逊使用推荐技术已经有近20年的时间了,但早期的系统只是涉及简单的商品与商品相似度匹配,而不是基于机器学习的任何东西,”麦考利说。

“20世纪头十年中,Netflix也是推荐技术的一大推动力量,并在2006年设立了Netflix Prize算法大赛,在学术界也引发了有关推荐技术的兴趣和研究,”麦考利说。

然而,在现代智能手机时代,推荐技术被批评存在所谓的“信息茧房”问题,即用户会将自己关在助长自身偏见的内容中,拒绝所有与自己世界观不符的信息,从而阻碍人们认识真实的世界。

麦考利说:“公司希望优化用户参与度指标。它们不希望注入多样化或更平衡的内容,因为这样做会损害他们的关键指标。”他补充说,公司没有动力去解决这个问题,“我们生活在一个对首选信息需求空前旺盛的时代。”

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