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金昌市金川區(qū)、清遠市清城區(qū)、咸陽市淳化縣、牡丹江市綏芬河市、南昌市灣里區(qū)
遼陽市遼陽縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、黔南長順縣、臺州市臨海市、重慶市江津區(qū)、三明市大田縣、廣西北海市合浦縣、無錫市梁溪區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
恩施州巴東縣、紅河建水縣、泰安市泰山區(qū)、深圳市龍崗區(qū)、黔東南臺江縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)
牡丹江市寧安市、玉樹曲麻萊縣、哈爾濱市方正縣、臨夏和政縣、贛州市贛縣區(qū)、涼山德昌縣、深圳市坪山區(qū)、臺州市路橋區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、邵陽市洞口縣
重慶市城口縣、廣西南寧市青秀區(qū)、廈門市湖里區(qū)、菏澤市成武縣、忻州市代縣
雞西市虎林市、重慶市涪陵區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、九江市德安縣、清遠市佛岡縣、長治市潞州區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、張掖市肅南裕固族自治縣
臺州市玉環(huán)市、福州市鼓樓區(qū)、商丘市虞城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、泉州市泉港區(qū)、黔東南黎平縣、寧夏吳忠市利通區(qū)
駐馬店市平輿縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、南充市營山縣、麗水市青田縣、雞西市麻山區(qū)、濰坊市壽光市
黔東南麻江縣、甘南臨潭縣、黔南三都水族自治縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、茂名市化州市、大連市普蘭店區(qū)、重慶市銅梁區(qū)
南京市雨花臺區(qū)、曲靖市陸良縣、鞍山市千山區(qū)、大連市西崗區(qū)、廣安市鄰水縣
黃南尖扎縣、無錫市濱湖區(qū)、重慶市黔江區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、哈爾濱市延壽縣、常德市津市市、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、撫州市黎川縣、駐馬店市西平縣
廣西南寧市青秀區(qū)、三明市泰寧縣、黃岡市麻城市、黃南同仁市、三明市將樂縣、南陽市南召縣、溫州市蒼南縣、榆林市定邊縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
臨沂市臨沭縣、酒泉市肅州區(qū)、聊城市東阿縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、巴中市巴州區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、廣西百色市德??h、濰坊市昌邑市、果洛瑪多縣、東營市利津縣
三亞市吉陽區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、廣西貴港市港北區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、南陽市鎮(zhèn)平縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、合肥市瑤海區(qū)、郴州市桂陽縣
東方市天安鄉(xiāng)、漳州市長泰區(qū)、宣城市郎溪縣、廣州市番禺區(qū)、孝感市大悟縣、三明市三元區(qū)
玉溪市易門縣、楚雄元謀縣、陽泉市平定縣、??谑行阌^(qū)、鹽城市阜寧縣、臺州市溫嶺市、韶關市曲江區(qū)
文昌市昌灑鎮(zhèn)、洛陽市洛龍區(qū)、黃南澤庫縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、涼山德昌縣、重慶市綦江區(qū)
佳木斯市郊區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、濟南市章丘區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、延安市黃陵縣
重慶市石柱土家族自治縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、涼山雷波縣、寶雞市鳳翔區(qū)、涼山昭覺縣
荊州市洪湖市、泉州市安溪縣、郴州市臨武縣、晉城市城區(qū)、西安市新城區(qū)
宜春市高安市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、玉溪市江川區(qū)、泉州市金門縣、瀘州市敘永縣、朝陽市建平縣、衢州市龍游縣、福州市長樂區(qū)
常州市武進區(qū)、青島市即墨區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、福州市閩侯縣、張家界市慈利縣
哈爾濱市依蘭縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、鄭州市登封市、臨沂市平邑縣、梅州市蕉嶺縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、焦作市沁陽市、金華市武義縣、錦州市黑山縣、焦作市山陽區(qū)
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徐州市睢寧縣、重慶市開州區(qū)、揭陽市惠來縣、廣元市朝天區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、通化市集安市、四平市鐵西區(qū)、綏化市蘭西縣、文山廣南縣
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綿陽市游仙區(qū)、臨汾市曲沃縣、鄭州市管城回族區(qū)、陽泉市郊區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)、海口市美蘭區(qū)、天津市紅橋區(qū)、大慶市肇源縣
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屯昌縣南呂鎮(zhèn)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、煙臺市蓬萊區(qū)、邵陽市洞口縣、聊城市冠縣
駐馬店市確山縣、三沙市西沙區(qū)、茂名市茂南區(qū)、綏化市綏棱縣、河源市源城區(qū)
朔州市平魯區(qū)、大同市陽高縣、長沙市望城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、宜春市上高縣
武威市涼州區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、南平市建陽區(qū)、咸陽市興平市
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上饒市婺源縣、綿陽市平武縣、菏澤市定陶區(qū)、周口市太康縣、安陽市龍安區(qū)、南平市延平區(qū)、株洲市炎陵縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)
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首次公開算法原理,抖音能否破解算法爭議?|界面新聞 · 科技
界面新聞記者 | 肖芳
界面新聞編輯 | 文姝琪
多次因為熱點事件的處理引發(fā)爭議之后,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)站已上線試運營,正向用戶、創(chuàng)作者、社會各界征集意見。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人工治理識別各類風險等內(nèi)容。
在此前舉辦的2025中國網(wǎng)絡媒體論壇上,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,很多人對推薦算法技術存在誤解,認為算法是給內(nèi)容打上對應標簽,再給用戶打上對應的屬性,最后通過數(shù)據(jù)運算,把對應標簽的內(nèi)容推薦給有對應屬性的用戶。實際上,抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對內(nèi)容或者用戶打標簽,而是通過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡計算,直接預估每一個用戶對每一個內(nèi)容的目標行為,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:當用戶打開抖音時,抖音的推薦算法會給候選視頻打分,并把得分最高的視頻推送給用戶。用戶在觀看時可以對看到的視頻做出各種互動,這些互動體現(xiàn)了用戶對這個視頻的感興趣程度。比如,“看完了”就是一次反饋動作,“點贊”也是一次反饋動作。用戶對觀看的視頻的每一次反饋,都會對內(nèi)容流量產(chǎn)生影響。
抖音算法的核心邏輯就是通過預測用戶行為概率和用戶不同行為的價值權重來確定視頻推薦優(yōu)先級。

雖然推薦算法已并非新生事物,圍繞它的爭議卻從未間斷。這些爭議包括推薦算法帶來標題黨、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、促進信息流動,不能因為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)釋放算法和平臺治理的相關信息,試圖通過增加透明性來破解算法引發(fā)的種種爭議。

首次解釋抖音算法不追求平臺短期數(shù)據(jù)
從抖音公開的算法原理和算法特點來看,抖音的推薦算法與國內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺相似,包含召回、過濾、排序等環(huán)節(jié),重點是學習用戶行為。
抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術模型,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。簡單來說,協(xié)同過濾就是協(xié)同用戶的行為,一起對海量的信息進行過濾,從中更加快速篩選出用戶可能會產(chǎn)生行為(比如完播、點贊)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)會根據(jù)用戶對已觀看或已評分內(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的“記憶能力”,模型可直接學習并利用歷史數(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簽相關性。這個模型能夠解決協(xié)同過濾算法推薦結果頭部效應比較明顯的問題。
算法能學習、預估用戶行為,但因其無法理解內(nèi)容語義,對內(nèi)容的理解存在不足,可能導致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此,算法在真實使用場景中,必須由平臺治理對其進行約束和規(guī)范。抖音平臺治理體系包括異常感知、標準定義、機器識別、人工研判、風險處置等過程。其中,人工主要負責“深度”,確保專業(yè)、敏感或疑難等問題盡可能精準研判。
在很多用戶的認知中,算法會推薦一些博眼球甚至擦邊的內(nèi)容來提升用戶使用時長和用戶留存率。在4月15日舉辦的抖音開放日上,抖音方面首次對這個問題進行了解釋。
抖音算法工程師劉暢表示,抖音更關注用戶長期價值,而非追求平臺的短期數(shù)據(jù)。為此,抖音算法考慮了眾多目標,如完播、評論、點贊、對作者長期消費、分享、跟拍等,力圖計算出更符合用戶長期價值的目標。
他同時還對引發(fā)爭議較多的信息繭房問題進行了回應:為引導算法打破信息繭房,抖音算法在多目標建模體系下,設置了專門的探索維度。
一是對用戶在平臺上已經(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,采用隨機探索、基于用戶社交關系拓展興趣、搜索推薦聯(lián)動、“不感興趣”不再展現(xiàn)等多種方式,讓用戶的主動行為影響推薦系統(tǒng),使推薦更加個性化和多樣化。
從抖音對算法原理的一系列解釋來看,其想強調(diào)的是算法的核心是以數(shù)學計算學習人類行為,它將用戶對內(nèi)容的具體偏好抽象為高維空間中的數(shù)學映射關系,而算法本身是沒有偏好的。

這種解釋并沒有錯,但算法帶來的爭議并不是簡單的數(shù)學問題,而是夾雜著諸多社會熱點事件本身引發(fā)的爭議以及公眾情緒,這才是消除公眾誤解的關鍵和難點。
打破算法爭議,抖音仍需提升熱點事件處置的透明性
回溯去年以來抖音和今日頭條算法引發(fā)的爭議,每一次都和具體的熱點事件相關。
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算法強推出來的。在一些熱點新聞中,公眾關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)的爭議時,多位抖音用戶表示,相比于算法的數(shù)學原理,他們更關心的是平臺對熱點事件處置的透明性。
實際上,平臺對熱點事件處置的不透明加劇了公眾對算法的誤解。比如,在吳柳芳事件中,很多用戶認為是平臺通過算法推薦吳柳芳的擦邊內(nèi)容,帶動其走紅,進而質(zhì)疑平臺算法故意推薦擦邊內(nèi)容。而真實的情況是,在成為社會熱點事件之前,吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少,平臺也并未對其進行推薦。其流量的增長是在該熱點引發(fā)社會關注后,用戶主動搜索導致的。
去年12月以來,抖音集團副總裁李亮開始在微博上活躍,多次解釋算法的相關問題,并對吳柳芳事件、抖音用戶把錢讀成米等熱點事件進行了回應,增加與公眾的溝通。
但這還遠遠不夠。比如在張?zhí)m封號事件中,雖然李亮在微博上解釋封號的原因是當事人推薦不實信息進行商業(yè)炒作,但網(wǎng)友們仍然對判罰的尺度存在疑問,爭議依然發(fā)酵數(shù)日。
針對公眾關心且爭議比較大的問題,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會竊聽用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺強推出來的嗎”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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