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雙鴨山市寶清縣、深圳市福田區(qū)、臨汾市曲沃縣、寶雞市扶風(fēng)縣、湛江市赤坎區(qū)、玉溪市通?？h
吉林市豐滿區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、鹽城市濱?？h、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、資陽市雁江區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣
鶴壁市淇縣、咸陽市長武縣、廣西柳州市柳南區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、漢中市西鄉(xiāng)縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、平頂山市郟縣
韶關(guān)市湞江區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、白銀市平川區(qū)、寶雞市麟游縣、武漢市新洲區(qū)、咸寧市嘉魚縣
紹興市柯橋區(qū)、安陽市文峰區(qū)、廣西百色市德保縣、雞西市麻山區(qū)、海東市循化撒拉族自治縣、晉中市靈石縣
恩施州建始縣、福州市鼓樓區(qū)、朔州市懷仁市、濟(jì)寧市汶上縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、牡丹江市東安區(qū)、鶴崗市綏濱縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、紹興市諸暨市、淄博市張店區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)
撫順市清原滿族自治縣、臨汾市古縣、黔南貴定縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、深圳市福田區(qū)、東莞市萬江街道
南平市武夷山市、貴陽市花溪區(qū)、贛州市瑞金市、九江市德安縣、涼山寧南縣、本溪市明山區(qū)、周口市川匯區(qū)、揭陽市普寧市
徐州市鼓樓區(qū)、張家界市永定區(qū)、東營市東營區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、阜陽市潁東區(qū)、黔東南岑鞏縣
杭州市桐廬縣、海南同德縣、上饒市廣豐區(qū)、廣西梧州市藤縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、濰坊市諸城市、邵陽市隆回縣、齊齊哈爾市依安縣、東莞市石碣鎮(zhèn)
青島市李滄區(qū)、咸寧市赤壁市、?？谑忻捞m區(qū)、七臺河市勃利縣、慶陽市慶城縣
白城市鎮(zhèn)賚縣、商丘市寧陵縣、畢節(jié)市金沙縣、佳木斯市向陽區(qū)、贛州市興國縣、武漢市黃陂區(qū)
太原市婁煩縣、甘南卓尼縣、延邊圖們市、太原市尖草坪區(qū)、成都市新都區(qū)、黔南龍里縣、鄭州市鞏義市、成都市成華區(qū)、廣西貴港市平南縣
內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、衡陽市石鼓區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、許昌市建安區(qū)、黔南荔波縣、哈爾濱市延壽縣、南通市海門區(qū)、安康市紫陽縣
韶關(guān)市新豐縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、十堰市鄖陽區(qū)、洛陽市老城區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、南陽市臥龍區(qū)
寧夏石嘴山市大武口區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、開封市祥符區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、西安市碑林區(qū)、聊城市莘縣
福州市平潭縣、漳州市龍海區(qū)、焦作市解放區(qū)、臺州市臨海市、綏化市蘭西縣、永州市冷水灘區(qū)、常州市溧陽市、南京市棲霞區(qū)、麗水市蓮都區(qū)、南京市建鄴區(qū)
牡丹江市穆棱市、文昌市會文鎮(zhèn)、黃石市黃石港區(qū)、盤錦市盤山縣、三明市三元區(qū)、永州市道縣、宜春市高安市、揚(yáng)州市儀征市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
青島市市北區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、大連市沙河口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、滁州市天長市、連云港市灌云縣、黔西南普安縣、牡丹江市綏芬河市、上海市閔行區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、重慶市綦江區(qū)、四平市鐵東區(qū)、德州市武城縣、阜新市細(xì)河區(qū)、天津市河西區(qū)、海南興?？h、樂山市峨眉山市
保山市昌寧縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、嘉興市南湖區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、長春市榆樹市、新鄉(xiāng)市延津縣、寶雞市扶風(fēng)縣、丹東市寬甸滿族自治縣
安陽市殷都區(qū)、六安市霍邱縣、遵義市播州區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、重慶市渝中區(qū)、濮陽市范縣、福州市臺江區(qū)、海北門源回族自治縣
宜賓市興文縣、上海市嘉定區(qū)、湛江市吳川市、信陽市浉河區(qū)、撫順市撫順縣、果洛甘德縣
重慶市黔江區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、海北海晏縣、信陽市淮濱縣、遵義市播州區(qū)、贛州市全南縣、甘南臨潭縣、廣元市昭化區(qū)、曲靖市沾益區(qū)
孝感市孝昌縣、江門市開平市、晉中市介休市、新余市渝水區(qū)、九江市廬山市
內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、煙臺市萊山區(qū)、廣州市海珠區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、贛州市贛縣區(qū)
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曲靖市富源縣、洛陽市欒川縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、麗水市云和縣、鄭州市上街區(qū)、撫州市崇仁縣、揚(yáng)州市儀征市、西安市蓮湖區(qū)
延安市甘泉縣、德陽市綿竹市、雅安市蘆山縣、杭州市濱江區(qū)、黔東南黃平縣、廣西百色市平果市、瀘州市合江縣
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連云港市贛榆區(qū)、松原市長嶺縣、大連市西崗區(qū)、寧德市福安市、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗
昭通市昭陽區(qū)、上饒市廣豐區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)、合肥市包河區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、寧夏吳忠市利通區(qū)、保山市騰沖市
合肥市包河區(qū)、綏化市綏棱縣、永州市江永縣、安康市紫陽縣、玉溪市峨山彝族自治縣、泉州市安溪縣、菏澤市定陶區(qū)
安慶市望江縣、株洲市淥口區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、隴南市徽縣、寶雞市金臺區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、襄陽市南漳縣、惠州市博羅縣、鹽城市大豐區(qū)
甘南碌曲縣、九江市湖口縣、婁底市婁星區(qū)、酒泉市玉門市、日照市東港區(qū)、七臺河市勃利縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、吉林市舒蘭市
西寧市城北區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、舟山市定海區(qū)、咸陽市長武縣、福州市福清市、孝感市漢川市、齊齊哈爾市克東縣
韶關(guān)市翁源縣、太原市清徐縣、蕪湖市鳩江區(qū)、麗江市永勝縣、楚雄大姚縣、棗莊市滕州市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
濰坊市奎文區(qū)、洛陽市老城區(qū)、德陽市羅江區(qū)、張掖市民樂縣、寧夏石嘴山市平羅縣、朔州市右玉縣、湘西州龍山縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、南通市海安市、德陽市旌陽區(qū)
湛江市遂溪縣、上饒市德興市、淄博市張店區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、寧波市江北區(qū)、涼山會東縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、眉山市洪雅縣、棗莊市市中區(qū)
晉城市沁水縣、阜陽市界首市、黔東南三穗縣、本溪市本溪滿族自治縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
遵義市鳳岡縣、濟(jì)南市長清區(qū)、泰安市東平縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、雅安市雨城區(qū)、雅安市漢源縣、徐州市銅山區(qū)
重慶市巴南區(qū)、重慶市南岸區(qū)、佳木斯市樺川縣、汕頭市澄海區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、遵義市紅花崗區(qū)、廣西欽州市靈山縣、廣西河池市東蘭縣、泉州市晉江市、東方市八所鎮(zhèn)
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廣州市越秀區(qū)、常德市澧縣、懷化市通道侗族自治縣、海南興?？h、保山市龍陵縣、廣西桂林市象山區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、合肥市廬江縣
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杭州市臨安區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、泉州市惠安縣、株洲市茶陵縣、馬鞍山市含山縣
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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?yàn)?/span>熱點(diǎn)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(yùn)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(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，很多人對推薦算法技術(shù)存在誤解，認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對應(yīng)標(biāo)簽，再給用戶打上對應(yīng)的屬性，最后通過數(shù)據(jù)運(yùn)算，把對應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對應(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)估每一個用戶對每一個內(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(diǎn)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(yù)測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。
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(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，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(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(jìn)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(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(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)使用場景中，必須由平臺治理對其進(jìn)行約束和規(guī)范。抖音平臺治理體系包括異常感知、標(biāo)準(zhǔn)定義、機(jī)器識別、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(jìn)行了解釋。
抖音算法工程師劉暢表示，抖音更關(guān)注用戶長期價(jià)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(biāo)，如完播、評論、點(diǎn)贊、對作者長期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計(jì)算出更符合用戶長期價(jià)值的目標(biāo)。
他同時(shí)還對引發(fā)爭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(jī)探索、基于用戶社交關(guān)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(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，但算法帶來的爭議并不是簡單的數(shù)學(xué)問題，而是夾雜著諸多社會熱點(diǎn)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(guān)鍵和難點(diǎn)。
打破算法爭議，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)心的是平臺對熱點(diǎn)事件處置的透明性。
實(shí)際上，平臺對熱點(diǎn)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(rèn)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(jìn)而質(zhì)疑平臺算法故意推薦擦邊內(nèi)容。而真實(shí)的情況是，在成為社會熱點(diǎn)事件之前，吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少，平臺也并未對其進(jìn)行推薦。其流量的增長是在該熱點(diǎn)引發(fā)社會關(guān)注后，用戶主動搜索導(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封號事件中，雖然李亮在微博上解釋封號的原因是當(dāng)事人推薦不實(shí)信息進(jìn)行商業(yè)炒作，但網(wǎng)友們仍然對判罰的尺度存在疑問，爭議依然發(fā)酵數(shù)日。
針對公眾關(guān)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(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會竊聽用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺強(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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