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多維度評(píng)價(jià)體系，確保服務(wù)質(zhì)量：我們采用多維度評(píng)價(jià)體系，從響應(yīng)時(shí)間、維修效率、服務(wù)態(tài)度等多個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)技師表現(xiàn)，確保服務(wù)質(zhì)量的持續(xù)提升。
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婁底市漣源市、大理鶴慶縣、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、聊城市高唐縣、咸陽(yáng)市渭城區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
廣西桂林市象山區(qū)、周口市沈丘縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、撫州市資溪縣、哈爾濱市呼蘭區(qū)、巴中市恩陽(yáng)區(qū)、南昌市安義縣、邵陽(yáng)市邵陽(yáng)縣
攀枝花市西區(qū)、懷化市沅陵縣、廣西河池市金城江區(qū)、南京市雨花臺(tái)區(qū)、滁州市鳳陽(yáng)縣、六安市霍山縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、安慶市太湖縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、涼山喜德縣
遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、贛州市上猶縣、運(yùn)城市新絳縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
太原市萬(wàn)柏林區(qū)、畢節(jié)市織金縣、麗水市松陽(yáng)縣、廣西百色市那坡縣、黃山市黃山區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、玉溪市峨山彝族自治縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、黔東南臺(tái)江縣、茂名市信宜市
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、東莞市南城街道、溫州市泰順縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、商丘市夏邑縣、撫順市順城區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、重慶市秀山縣、寧夏吳忠市青銅峽市、宜春市上高縣
內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、金昌市金川區(qū)、鹽城市濱?？h、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、焦作市溫縣、樂(lè)東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)
郴州市臨武縣、自貢市沿灘區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、郴州市資興市、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)、衢州市常山縣、常州市武進(jìn)區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市
渭南市合陽(yáng)縣、黃岡市英山縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、三亞市天涯區(qū)、吉林市磐石市、天水市麥積區(qū)
雞西市滴道區(qū)、宿州市碭山縣、武漢市東西湖區(qū)、廣西河池市宜州區(qū)、亳州市渦陽(yáng)縣、雞西市虎林市
沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、重慶市秀山縣、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、廣西百色市平果市、泉州市南安市、新鄉(xiāng)市輝縣市
陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、隨州市廣水市、重慶市大足區(qū)、澄邁縣中興鎮(zhèn)、宣城市涇縣、杭州市淳安縣
肇慶市封開(kāi)縣、紹興市嵊州市、麗水市蓮都區(qū)、延邊敦化市、西安市雁塔區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、銅川市印臺(tái)區(qū)
萬(wàn)寧市南橋鎮(zhèn)、西寧市大通回族土族自治縣、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、遵義市桐梓縣、玉溪市峨山彝族自治縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、麗江市古城區(qū)、平?jīng)鍪徐o寧縣
瓊海市石壁鎮(zhèn)、云浮市郁南縣、廣西桂林市全州縣、銅陵市銅官區(qū)、駐馬店市正陽(yáng)縣、宿遷市沭陽(yáng)縣
六安市金寨縣、廣西柳州市鹿寨縣、德州市臨邑縣、南昌市進(jìn)賢縣、廣州市番禺區(qū)、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、吉林市舒蘭市、寧德市霞浦縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、文山富寧縣
新余市渝水區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、天津市河北區(qū)、莆田市涵江區(qū)、廣西桂林市雁山區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、丹東市寬甸滿族自治縣
廣西柳州市鹿寨縣、銅仁市江口縣、邵陽(yáng)市邵東市、寶雞市金臺(tái)區(qū)、牡丹江市穆棱市、邵陽(yáng)市隆回縣、咸陽(yáng)市永壽縣、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)、延邊安圖縣、紹興市越城區(qū)
大理祥云縣、白山市江源區(qū)、安康市寧陜縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、廣西梧州市岑溪市、臺(tái)州市三門縣、五指山市南圣、廣西貴港市平南縣
杭州市拱墅區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、青島市黃島區(qū)、上海市浦東新區(qū)、淄博市周村區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗
漯河市舞陽(yáng)縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、佛山市禪城區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、淮南市壽縣、宜昌市長(zhǎng)陽(yáng)土家族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、宜春市上高縣、眉山市彭山區(qū)
萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)、宜昌市五峰土家族自治縣、長(zhǎng)治市沁縣、商丘市睢陽(yáng)區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、嘉興市海鹽縣、安康市紫陽(yáng)縣
南通市海門區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、重慶市北碚區(qū)、牡丹江市林口縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
無(wú)錫市惠山區(qū)、濰坊市壽光市、福州市長(zhǎng)樂(lè)區(qū)、遼陽(yáng)市文圣區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、伊春市鐵力市、西寧市城北區(qū)
長(zhǎng)治市平順縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、廣元市朝天區(qū)、太原市晉源區(qū)、廣西百色市平果市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
天津市寧河區(qū)、重慶市渝中區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、重慶市潼南區(qū)、甘孜爐霍縣、湛江市霞山區(qū)、萬(wàn)寧市和樂(lè)鎮(zhèn)、汕尾市陸豐市、眉山市青神縣、日照市五蓮縣
福州市羅源縣、綏化市北林區(qū)、武漢市江夏區(qū)、廣西崇左市大新縣、咸陽(yáng)市旬邑縣、廣西柳州市鹿寨縣
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吉安市吉安縣、南充市閬中市、張家界市慈利縣、懷化市溆浦縣、咸陽(yáng)市楊陵區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、楚雄雙柏縣、三門峽市陜州區(qū)
定西市岷縣、濱州市博興縣、丹東市鳳城市、大興安嶺地區(qū)漠河市、黃石市陽(yáng)新縣、六盤水市六枝特區(qū)、定西市漳縣、大理南澗彝族自治縣、甘孜德格縣
荊州市公安縣、黑河市五大連池市、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、五指山市通什、昭通市鎮(zhèn)雄縣、韶關(guān)市湞江區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)
漳州市薌城區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、呂梁市離石區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、岳陽(yáng)市汨羅市、晉中市榆次區(qū)、臨汾市永和縣、張家界市永定區(qū)、溫州市蒼南縣
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、阜新市新邱區(qū)、吉安市永新縣、雅安市漢源縣、廣西桂林市灌陽(yáng)縣、昆明市官渡區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、蘭州市城關(guān)區(qū)
廣西玉林市北流市、寧德市屏南縣、佛山市高明區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、汕尾市城區(qū)
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宜昌市當(dāng)陽(yáng)市、日照市五蓮縣、廣西河池市鳳山縣、五指山市毛道、遵義市匯川區(qū)、渭南市澄城縣、北京市平谷區(qū)
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南昌市安義縣、阜新市彰武縣、寧德市霞浦縣、鄂州市鄂城區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、渭南市華陰市、成都市崇州市、南陽(yáng)市唐河縣
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首次公開(kāi)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(kāi)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(jiàn)。該網(wǎng)站公開(kāi)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(kāi)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(guò)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(guò)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(kāi)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(guò)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(lái)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(lái)標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問(wèn)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(wèn)題就被一棒子打死。
今年以來(lái)，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(guò)增加透明性來(lái)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(kāi)的算法原理和算法特點(diǎn)來(lái)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(guò)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(guò)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(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典的推薦算法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，協(xié)同過(guò)濾就是協(xié)同用戶的行為，一起對(duì)海量的信息進(jìn)行過(guò)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(guò)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(guò)濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯的問(wèn)題。
算法能學(xué)習(xí)、預(yù)估用戶行為，但因其無(wú)法理解內(nèi)容語(yǔ)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(guò)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(wèn)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(lái)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(kāi)放日上，抖音方面首次對(duì)這個(gè)問(wèn)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(wèn)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(guò)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(lái)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(méi)有偏好的。
這種解釋并沒(méi)有錯(cuò)，但算法帶來(lái)的爭(zhēng)議并不是簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問(wèn)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(lái)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(guò)程中，一些網(wǎng)友的疑問(wèn)在于，網(wǎng)紅的走紅是否由平臺(tái)算法強(qiáng)推出來(lái)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(guò)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(lái)，抖音集團(tuán)副總裁李亮開(kāi)始在微博上活躍，多次解釋算法的相關(guān)問(wèn)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(wèn)，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(wèn)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(wèn)題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會(huì)竊聽(tīng)用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺(tái)強(qiáng)推出來(lái)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(wèn)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(lái)和外界溝通，把已經(jīng)做的工作向外界傳遞出去。
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