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黑河市孫吳縣、鐵嶺市鐵嶺縣、信陽市新縣、廣西玉林市容縣、銅川市宜君縣、晉中市壽陽縣、重慶市南岸區(qū)、漢中市南鄭區(qū)
淮安市清江浦區(qū)、南平市光澤縣、資陽市安岳縣、曲靖市陸良縣、滁州市天長(zhǎng)市、呂梁市興縣、邵陽市城步苗族自治縣
眉山市仁壽縣、紅河開遠(yuǎn)市、滁州市明光市、廣西百色市西林縣、徐州市新沂市、東方市板橋鎮(zhèn)、定安縣富文鎮(zhèn)、定安縣新竹鎮(zhèn)、宜賓市高縣、滁州市全椒縣
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永州市雙牌縣、錦州市太和區(qū)、鹽城市亭湖區(qū)、南通市如東縣、莆田市仙游縣、蘇州市吳江區(qū)、涼山喜德縣、黃山市祁門縣、黃石市大冶市、泉州市洛江區(qū)
泉州市金門縣、寶雞市渭濱區(qū)、長(zhǎng)治市黎城縣、寶雞市千陽縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、太原市迎澤區(qū)、綏化市明水縣
果洛瑪多縣、黔東南從江縣、廣西欽州市欽南區(qū)、西安市臨潼區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、焦作市沁陽市、泉州市豐澤區(qū)、長(zhǎng)治市屯留區(qū)、遂寧市大英縣、株洲市天元區(qū)
果洛瑪沁縣、阜陽市界首市、南充市高坪區(qū)、四平市雙遼市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、汕尾市城區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)
濟(jì)寧市嘉祥縣、佛山市三水區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、南充市閬中市、陽江市陽西縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、梅州市大埔縣、張掖市肅南裕固族自治縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)
南昌市西湖區(qū)、衡陽市衡東縣、北京市房山區(qū)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、五指山市水滿
新余市渝水區(qū)、伊春市豐林縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、周口市淮陽區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、呂梁市汾陽市
贛州市龍南市、上饒市玉山縣、中山市西區(qū)街道、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市
濮陽市清豐縣、江門市臺(tái)山市、常德市石門縣、廣西貴港市桂平市、鶴壁市山城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、茂名市電白區(qū)、青島市即墨區(qū)、五指山市通什
廣州市增城區(qū)、東營市東營區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、三明市尤溪縣、泰安市肥城市、吉林市船營區(qū)、東營市河口區(qū)
東莞市萬江街道、銅仁市松桃苗族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、大連市旅順口區(qū)、定西市渭源縣、達(dá)州市大竹縣、內(nèi)江市隆昌市、福州市羅源縣、溫州市永嘉縣
岳陽市平江縣、青島市李滄區(qū)、淮安市金湖縣、長(zhǎng)沙市開福區(qū)、黃石市黃石港區(qū)
海西蒙古族都蘭縣、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、廣西南寧市上林縣、太原市尖草坪區(qū)、五指山市通什
寧夏吳忠市青銅峽市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、廣西桂林市平樂縣、曲靖市羅平縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、沈陽市康平縣、東莞市石碣鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣、長(zhǎng)沙市瀏陽市、南京市六合區(qū)
湘潭市岳塘區(qū)、四平市梨樹縣、甘南臨潭縣、綿陽市梓潼縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、長(zhǎng)春市德惠市、贛州市龍南市、朝陽市建平縣、西寧市湟源縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)
牡丹江市綏芬河市、婁底市冷水江市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、黃石市陽新縣、衡陽市蒸湘區(qū)、延安市吳起縣、儋州市光村鎮(zhèn)、安陽市龍安區(qū)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、樂山市井研縣
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池州市石臺(tái)縣、三明市寧化縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、沈陽市蘇家屯區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、廣西百色市右江區(qū)
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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，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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