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宜昌市五峰土家族自治縣、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、德陽市羅江區(qū)、遼陽市燈塔市、甘孜鄉(xiāng)城縣、淮北市相山區(qū)
寧德市福鼎市、涼山甘洛縣、聊城市東阿縣、漢中市略陽縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)
陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、東莞市東城街道、杭州市下城區(qū)、宜昌市猇亭區(qū)、六安市葉集區(qū)、青島市市北區(qū)、臨滄市永德縣、長(zhǎng)治市沁縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
涼山布拖縣、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、泉州市南安市、十堰市丹江口市、上海市青浦區(qū)、臨沂市臨沭縣
濟(jì)寧市泗水縣、伊春市友好區(qū)、榆林市子洲縣、駐馬店市確山縣、廣西北海市海城區(qū)
南通市如皋市、臨沂市平邑縣、岳陽市平江縣、遵義市余慶縣、商洛市商州區(qū)、濰坊市高密市、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、景德鎮(zhèn)市樂平市、重慶市銅梁區(qū)
益陽市安化縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、恩施州建始縣、果洛瑪沁縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣
安康市紫陽縣、南昌市灣里區(qū)、許昌市長(zhǎng)葛市、重慶市巫山縣、綏化市望奎縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、晉中市太谷區(qū)
商丘市寧陵縣、雅安市石棉縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、普洱市景東彝族自治縣、重慶市九龍坡區(qū)
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、延邊延吉市、德州市禹城市、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、棗莊市嶧城區(qū)、成都市崇州市、清遠(yuǎn)市清新區(qū)
上海市崇明區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、紹興市嵊州市、萬寧市東澳鎮(zhèn)、安陽市內(nèi)黃縣、延安市子長(zhǎng)市、黔東南三穗縣、四平市伊通滿族自治縣、連云港市連云區(qū)
肇慶市端州區(qū)、畢節(jié)市大方縣、梅州市大埔縣、遵義市桐梓縣、衢州市常山縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、湘潭市岳塘區(qū)
大同市渾源縣、黑河市孫吳縣、長(zhǎng)春市雙陽區(qū)、中山市東區(qū)街道、福州市馬尾區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、普洱市墨江哈尼族自治縣
漳州市龍海區(qū)、揚(yáng)州市儀征市、撫州市南豐縣、松原市寧江區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、銅陵市樅陽縣、衡陽市衡東縣、曲靖市會(huì)澤縣
營(yíng)口市大石橋市、畢節(jié)市赫章縣、南陽市方城縣、黔東南天柱縣、婁底市新化縣、三門峽市義馬市、九江市瑞昌市、濟(jì)寧市曲阜市、張掖市甘州區(qū)
銅仁市萬山區(qū)、錦州市凌海市、銅川市耀州區(qū)、渭南市華州區(qū)、朔州市懷仁市、文山富寧縣、大理大理市、南通市海安市、焦作市沁陽市、臨高縣和舍鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、黔西南貞豐縣、連云港市贛榆區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、榆林市橫山區(qū)、平頂山市葉縣、寧夏固原市原州區(qū)、安陽市林州市、云浮市云安區(qū)
湘潭市雨湖區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、宣城市宣州區(qū)、晉城市城區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、洛陽市欒川縣、楚雄雙柏縣
黃山市祁門縣、菏澤市東明縣、黔南甕安縣、廣安市前鋒區(qū)、邵陽市新寧縣、榆林市吳堡縣、直轄縣天門市、南平市建甌市
寧夏固原市彭陽縣、北京市昌平區(qū)、麗江市永勝縣、文昌市龍樓鎮(zhèn)、焦作市解放區(qū)
廣安市鄰水縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、雞西市滴道區(qū)、廣西賀州市平桂區(qū)、黃石市下陸區(qū)、天津市南開區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)
婁底市雙峰縣、晉中市壽陽縣、重慶市黔江區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、昭通市綏江縣
榆林市吳堡縣、眉山市仁壽縣、駐馬店市西平縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、中山市中山港街道、樂山市夾江縣、寧波市余姚市、西安市蓮湖區(qū)
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青島市膠州市、蘭州市皋蘭縣、寶雞市鳳縣、開封市順河回族區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、中山市三角鎮(zhèn)、臨高縣多文鎮(zhèn)
蘭州市永登縣、南平市武夷山市、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、??谑行阌^(qū)、榆林市佳縣、七臺(tái)河市新興區(qū)、??谑旋埲A區(qū)、焦作市山陽區(qū)、梅州市興寧市、西寧市大通回族土族自治縣
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黔南惠水縣、淮北市相山區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)、西安市蓮湖區(qū)
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漢中市佛坪縣、安慶市大觀區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、郴州市汝城縣、眉山市仁壽縣、海西蒙古族都蘭縣
商丘市永城市、周口市淮陽區(qū)、青島市城陽區(qū)、海北門源回族自治縣、上饒市玉山縣、齊齊哈爾市拜泉縣
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延安市甘泉縣、太原市迎澤區(qū)、襄陽市棗陽市、定西市岷縣、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、呂梁市孝義市、徐州市云龍區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、蘇州市吳中區(qū)、廣西桂林市靈川縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、西安市蓮湖區(qū)、漯河市郾城區(qū)、黔南福泉市、天津市東麗區(qū)、珠海市斗門區(qū)、菏澤市單縣、南充市高坪區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)
哈爾濱市平房區(qū)、寶雞市扶風(fēng)縣、內(nèi)江市資中縣、溫州市文成縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、荊門市掇刀區(qū)
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遼源市龍山區(qū)、雅安市漢源縣、韶關(guān)市仁化縣、廣西南寧市馬山縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、重慶市巴南區(qū)、朝陽市建平縣
首次公開算法原理,抖音能否破解算法爭(zhēng)議?|界面新聞 · 科技
界面新聞?dòng)浾?| 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
多次因?yàn)?/span>熱點(diǎn)事件的處理引發(fā)爭(zhēng)議之后,抖音近日首次公開了算法原理。
據(jù)界面新聞了解,抖音安全與信任中心網(wǎng)站已上線試運(yùn)營(yíng),正向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見。該網(wǎng)站公開了抖音算法推薦系統(tǒng)的原理、用戶行為背后的算法推薦邏輯以及平臺(tái)人工治理識(shí)別各類風(fēng)險(xiǎn)等內(nèi)容。
在此前舉辦的2025中國(guó)網(wǎng)絡(luò)媒體論壇上,抖音總裁韓尚佑解釋了公開算法推薦系統(tǒng)原理的原因。他表示,很多人對(duì)推薦算法技術(shù)存在誤解,認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對(duì)應(yīng)標(biāo)簽,再給用戶打上對(duì)應(yīng)的屬性,最后通過數(shù)據(jù)運(yùn)算,把對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對(duì)應(yīng)屬性的用戶。實(shí)際上,抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對(duì)內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽,而是通過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,直接預(yù)估每一個(gè)用戶對(duì)每一個(gè)內(nèi)容的目標(biāo)行為,并挑選出概率最大的一部分內(nèi)容,推薦給用戶。
抖音安全與信任中心網(wǎng)站也著重介紹了這部分內(nèi)容:當(dāng)用戶打開抖音時(shí),抖音的推薦算法會(huì)給候選視頻打分,并把得分最高的視頻推送給用戶。用戶在觀看時(shí)可以對(duì)看到的視頻做出各種互動(dòng),這些互動(dòng)體現(xiàn)了用戶對(duì)這個(gè)視頻的感興趣程度。比如,“看完了”就是一次反饋動(dòng)作,“點(diǎn)贊”也是一次反饋動(dòng)作。用戶對(duì)觀看的視頻的每一次反饋,都會(huì)對(duì)內(nèi)容流量產(chǎn)生影響。
抖音算法的核心邏輯就是通過預(yù)測(cè)用戶行為概率和用戶不同行為的價(jià)值權(quán)重來確定視頻推薦優(yōu)先級(jí)。

雖然推薦算法已并非新生事物,圍繞它的爭(zhēng)議卻從未間斷。這些爭(zhēng)議包括推薦算法帶來標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問題。但算法也有積極的一面,其提升了信息分發(fā)效率、促進(jìn)信息流動(dòng),不能因?yàn)?/span>存在問題就被一棒子打死。
今年以來,抖音和今日頭條陸續(xù)釋放算法和平臺(tái)治理的相關(guān)信息,試圖通過增加透明性來破解算法引發(fā)的種種爭(zhēng)議。

首次解釋抖音算法不追求平臺(tái)短期數(shù)據(jù)
從抖音公開的算法原理和算法特點(diǎn)來看,抖音的推薦算法與國(guó)內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺(tái)相似,包含召回、過濾、排序等環(huán)節(jié),重點(diǎn)是學(xué)習(xí)用戶行為。
抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術(shù)模型,如協(xié)同過濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解內(nèi)容”的情況下,找到興趣相似的用戶,把其他人感興趣的內(nèi)容推薦給該用戶。
其中,協(xié)同過濾推薦算法是最經(jīng)典的推薦算法。簡(jiǎn)單來說,協(xié)同過濾就是協(xié)同用戶的行為,一起對(duì)海量的信息進(jìn)行過濾,從中更加快速篩選出用戶可能會(huì)產(chǎn)生行為(比如完播、點(diǎn)贊)的內(nèi)容。比如,用戶 A 觀看了內(nèi)容 X、Y、Z,用戶 B 觀看了內(nèi)容 X、Z、W,這意味著X 和 Z 之間就有較高的相似度,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶對(duì)已觀看或已評(píng)分內(nèi)容的偏好,為用戶推薦與這些內(nèi)容相似的其他內(nèi)容。其原理就是,找到和你興趣相似的用戶,把他們感興趣的內(nèi)容也推薦給你。
Wide&Deep模型是抖音推薦算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是讓模型具有較強(qiáng)的“記憶能力”,模型可直接學(xué)習(xí)并利用歷史數(shù)據(jù)中物品或者特征的“共現(xiàn)頻率”;Deep部分的主要作用是讓模型具有“泛化能力”,能夠發(fā)掘稀疏甚至從未出現(xiàn)過的稀有特征與最終標(biāo)簽相關(guān)性。這個(gè)模型能夠解決協(xié)同過濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯的問題。
算法能學(xué)習(xí)、預(yù)估用戶行為,但因其無法理解內(nèi)容語義,對(duì)內(nèi)容的理解存在不足,可能導(dǎo)致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此,算法在真實(shí)使用場(chǎng)景中,必須由平臺(tái)治理對(duì)其進(jìn)行約束和規(guī)范。抖音平臺(tái)治理體系包括異常感知、標(biāo)準(zhǔn)定義、機(jī)器識(shí)別、人工研判、風(fēng)險(xiǎn)處置等過程。其中,人工主要負(fù)責(zé)“深度”,確保專業(yè)、敏感或疑難等問題盡可能精準(zhǔn)研判。
在很多用戶的認(rèn)知中,算法會(huì)推薦一些博眼球甚至擦邊的內(nèi)容來提升用戶使用時(shí)長(zhǎng)和用戶留存率。在4月15日舉辦的抖音開放日上,抖音方面首次對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了解釋。
抖音算法工程師劉暢表示,抖音更關(guān)注用戶長(zhǎng)期價(jià)值,而非追求平臺(tái)的短期數(shù)據(jù)。為此,抖音算法考慮了眾多目標(biāo),如完播、評(píng)論、點(diǎn)贊、對(duì)作者長(zhǎng)期消費(fèi)、分享、跟拍等,力圖計(jì)算出更符合用戶長(zhǎng)期價(jià)值的目標(biāo)。
他同時(shí)還對(duì)引發(fā)爭(zhēng)議較多的信息繭房問題進(jìn)行了回應(yīng):為引導(dǎo)算法打破信息繭房,抖音算法在多目標(biāo)建模體系下,設(shè)置了專門的探索維度。
一是對(duì)用戶在平臺(tái)上已經(jīng)表現(xiàn)出的興趣,盡可能推薦更多樣的內(nèi)容,通過多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾(長(zhǎng)尾)興趣等方法控制相似內(nèi)容出現(xiàn)的頻次。二是幫助用戶探索更多新興趣,采用隨機(jī)探索、基于用戶社交關(guān)系拓展興趣、搜索推薦聯(lián)動(dòng)、“不感興趣”不再展現(xiàn)等多種方式,讓用戶的主動(dòng)行為影響推薦系統(tǒng),使推薦更加個(gè)性化和多樣化。
從抖音對(duì)算法原理的一系列解釋來看,其想強(qiáng)調(diào)的是算法的核心是以數(shù)學(xué)計(jì)算學(xué)習(xí)人類行為,它將用戶對(duì)內(nèi)容的具體偏好抽象為高維空間中的數(shù)學(xué)映射關(guān)系,而算法本身是沒有偏好的。

這種解釋并沒有錯(cuò),但算法帶來的爭(zhēng)議并不是簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問題,而是夾雜著諸多社會(huì)熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭(zhēng)議以及公眾情緒,這才是消除公眾誤解的關(guān)鍵和難點(diǎn)。
打破算法爭(zhēng)議,抖音仍需提升熱點(diǎn)事件處置的透明性
回溯去年以來抖音和今日頭條算法引發(fā)的爭(zhēng)議,每一次都和具體的熱點(diǎn)事件相關(guān)。
比如,在郭有才等網(wǎng)紅走紅過程中,一些網(wǎng)友的疑問在于,網(wǎng)紅的走紅是否由平臺(tái)算法強(qiáng)推出來的。在一些熱點(diǎn)新聞中,公眾關(guān)心的是算法推薦是否加劇了謠言的傳播、讓謠言處理的難度提升。
在和界面新聞記者談及抖音算法引發(fā)的爭(zhēng)議時(shí),多位抖音用戶表示,相比于算法的數(shù)學(xué)原理,他們更關(guān)心的是平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的透明性。
實(shí)際上,平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的不透明加劇了公眾對(duì)算法的誤解。比如,在吳柳芳事件中,很多用戶認(rèn)為是平臺(tái)通過算法推薦吳柳芳的擦邊內(nèi)容,帶動(dòng)其走紅,進(jìn)而質(zhì)疑平臺(tái)算法故意推薦擦邊內(nèi)容。而真實(shí)的情況是,在成為社會(huì)熱點(diǎn)事件之前,吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少,平臺(tái)也并未對(duì)其進(jìn)行推薦。其流量的增長(zhǎng)是在該熱點(diǎn)引發(fā)社會(huì)關(guān)注后,用戶主動(dòng)搜索導(dǎo)致的。
去年12月以來,抖音集團(tuán)副總裁李亮開始在微博上活躍,多次解釋算法的相關(guān)問題,并對(duì)吳柳芳事件、抖音用戶把錢讀成米等熱點(diǎn)事件進(jìn)行了回應(yīng),增加與公眾的溝通。
但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。比如在張?zhí)m封號(hào)事件中,雖然李亮在微博上解釋封號(hào)的原因是當(dāng)事人推薦不實(shí)信息進(jìn)行商業(yè)炒作,但網(wǎng)友們仍然對(duì)判罰的尺度存在疑問,爭(zhēng)議依然發(fā)酵數(shù)日。
針對(duì)公眾關(guān)心且爭(zhēng)議比較大的問題,抖音也在抖音安全與信任中心網(wǎng)站上進(jìn)行了解釋。目前,網(wǎng)站解釋的問題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會(huì)竊聽用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺(tái)強(qiáng)推出來的嗎”等。據(jù)界面新聞了解,抖音后續(xù)還將在該網(wǎng)站解釋更多爭(zhēng)議性問題。
一位抖音內(nèi)部人士告訴界面新聞,抖音內(nèi)部收集到了很多反饋信息,最終決定上線一個(gè)網(wǎng)站來和外界溝通,把已經(jīng)做的工作向外界傳遞出去。
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