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內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、五指山市通什、黃岡市麻城市、鐵嶺市西豐縣、安康市漢濱區(qū)、雞西市虎林市、嘉興市桐鄉(xiāng)市、邵陽市武岡市、臨高縣和舍鎮(zhèn)
儋州市峨蔓鎮(zhèn)、榆林市靖邊縣、金華市浦江縣、廣西桂林市靈川縣、延安市富縣
棗莊市山亭區(qū)、昭通市大關(guān)縣、揚(yáng)州市儀征市、榆林市子洲縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、荊州市石首市
伊春市鐵力市、安陽市滑縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、黔南羅甸縣、上饒市萬年縣
聊城市東阿縣、駐馬店市西平縣、揚(yáng)州市儀征市、揭陽市揭西縣、湛江市赤坎區(qū)、南京市六合區(qū)
晉城市高平市、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、平?jīng)鍪谐缧趴h、麗水市蓮都區(qū)、合肥市長(zhǎng)豐縣、商丘市梁園區(qū)、湛江市雷州市
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、重慶市墊江縣、大連市西崗區(qū)、婁底市冷水江市、營口市西市區(qū)、酒泉市金塔縣
咸陽市興平市、韶關(guān)市湞江區(qū)、龍巖市上杭縣、咸陽市武功縣、阜新市清河門區(qū)、郴州市嘉禾縣、德州市夏津縣
廣西崇左市天等縣、東莞市南城街道、牡丹江市西安區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、定西市渭源縣
內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、南充市閬中市、中山市中山港街道、鹽城市東臺(tái)市
朝陽市龍城區(qū)、臨夏康樂縣、株洲市天元區(qū)、貴陽市云巖區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)
寧夏銀川市永寧縣、南陽市宛城區(qū)、寶雞市隴縣、慶陽市寧縣、海東市民和回族土族自治縣、青島市平度市
安慶市宿松縣、廣元市劍閣縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、吉安市峽江縣、菏澤市鄄城縣、河源市源城區(qū)
本溪市明山區(qū)、甘南卓尼縣、梅州市興寧市、涼山越西縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、汕頭市潮陽區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、河源市東源縣
六安市舒城縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、徐州市沛縣、畢節(jié)市赫章縣、贛州市會(huì)昌縣、遼陽市宏偉區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、德陽市廣漢市、通化市梅河口市、錦州市凌海市、長(zhǎng)治市壺關(guān)縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、宜昌市長(zhǎng)陽土家族自治縣、貴陽市云巖區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、撫州市崇仁縣
東莞市常平鎮(zhèn)、張掖市臨澤縣、海西蒙古族茫崖市、通化市柳河縣、曲靖市宣威市、西雙版納景洪市、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、重慶市酉陽縣、吉林市樺甸市、畢節(jié)市金沙縣
平?jīng)鍪谐缧趴h、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、本溪市溪湖區(qū)、麗水市云和縣、保山市騰沖市
齊齊哈爾市克東縣、成都市成華區(qū)、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、上海市松江區(qū)、遼陽市文圣區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
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朝陽市凌源市、定西市安定區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市英德市、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、昭通市魯?shù)榭h、呂梁市文水縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、晉中市榆次區(qū)
黔東南臺(tái)江縣、紅河彌勒市、貴陽市清鎮(zhèn)市、天水市秦安縣、天津市薊州區(qū)
白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、福州市羅源縣、樂山市市中區(qū)、銅仁市石阡縣、黃岡市英山縣、廣西來賓市武宣縣、牡丹江市西安區(qū)、果洛瑪多縣、贛州市會(huì)昌縣、三明市將樂縣
寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、焦作市山陽區(qū)、忻州市靜樂縣、駐馬店市正陽縣、商丘市民權(quán)縣
吉林市舒蘭市、鎮(zhèn)江市句容市、甘南臨潭縣、昆明市呈貢區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、安順市普定縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
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安順市普定縣、吉安市井岡山市、佛山市禪城區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)、四平市雙遼市、撫州市黎川縣、平頂山市郟縣、江門市鶴山市、貴陽市開陽縣
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鄭州市鞏義市、寧夏吳忠市同心縣、臨汾市汾西縣、成都市錦江區(qū)、撫順市東洲區(qū)、青島市平度市、沈陽市沈北新區(qū)
海口市瓊山區(qū)、樂山市犍為縣、阜新市細(xì)河區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、銅川市印臺(tái)區(qū)、荊門市京山市
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宿州市泗縣、貴陽市觀山湖區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、廣西貴港市桂平市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、聊城市莘縣
隴南市文縣、益陽市赫山區(qū)、上海市嘉定區(qū)、濰坊市奎文區(qū)、朔州市朔城區(qū)、黔東南榕江縣、廣西桂林市靈川縣
湛江市廉江市、臨高縣加來鎮(zhèn)、長(zhǎng)治市黎城縣、漢中市略陽縣、十堰市竹溪縣、菏澤市巨野縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、定西市渭源縣
長(zhǎng)治市潞州區(qū)、天津市紅橋區(qū)、廣西賀州市八步區(qū)、遂寧市船山區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、潮州市湘橋區(qū)
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海西蒙古族茫崖市、畢節(jié)市納雍縣、煙臺(tái)市龍口市、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、寧夏固原市原州區(qū)、黔南福泉市、咸陽市禮泉縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、金華市永康市、臨滄市鳳慶縣
通化市通化縣、淮安市淮安區(qū)、泉州市晉江市、黃岡市紅安縣、晉中市太谷區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、懷化市中方縣、咸陽市淳化縣
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常州市金壇區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、連云港市灌云縣、沈陽市和平區(qū)
商洛市丹鳳縣、果洛甘德縣、萬寧市南橋鎮(zhèn)、菏澤市牡丹區(qū)、信陽市光山縣
黃石市鐵山區(qū)、商丘市永城市、文昌市公坡鎮(zhèn)、臨沂市羅莊區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)
南京市建鄴區(qū)、駐馬店市確山縣、信陽市羅山縣、南昌市西湖區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、忻州市代縣、廣西梧州市岑溪市、鶴壁市?？h
廣西河池市都安瑤族自治縣、南陽市南召縣、銅陵市義安區(qū)、廣西河池市東蘭縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、西安市未央?yún)^(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)
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撫順市撫順縣、衡陽市衡山縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、德陽市綿竹市、銅川市耀州區(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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