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蘭州市皋蘭縣、長治市沁縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、佛山市南海區(qū)
雞西市滴道區(qū)、寧德市屏南縣、伊春市金林區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、南陽市新野縣、無錫市梁溪區(qū)、武漢市硚口區(qū)、朔州市平魯區(qū)
三沙市西沙區(qū)、滁州市鳳陽縣、駐馬店市平輿縣、紅河個舊市、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、廣西玉林市陸川縣、黔東南劍河縣、杭州市余杭區(qū)、揭陽市普寧市
畢節(jié)市赫章縣、武漢市東西湖區(qū)、白山市靖宇縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、重慶市梁平區(qū)、廣州市增城區(qū)、咸陽市武功縣、婁底市漣源市、廣州市越秀區(qū)
西雙版納勐海縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、天津市東麗區(qū)、牡丹江市綏芬河市、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗
廣西梧州市岑溪市、濰坊市臨朐縣、淮南市鳳臺縣、三亞市吉陽區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
江門市臺山市、曲靖市宣威市、安康市鎮(zhèn)坪縣、張家界市武陵源區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、襄陽市保康縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、安陽市內(nèi)黃縣
漳州市龍文區(qū)、宜春市宜豐縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、黃石市黃石港區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、韶關(guān)市樂昌市、衡陽市珠暉區(qū)
伊春市鐵力市、廣安市前鋒區(qū)、安陽市湯陰縣、濰坊市濰城區(qū)、商丘市寧陵縣
邵陽市城步苗族自治縣、晉城市沁水縣、泰州市興化市、隴南市禮縣、重慶市萬州區(qū)、周口市沈丘縣
大興安嶺地區(qū)塔河縣、隴南市武都區(qū)、安康市嵐皋縣、漢中市留壩縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、寧波市鄞州區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)
資陽市安岳縣、麗水市慶元縣、攀枝花市米易縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、雞西市雞冠區(qū)
郴州市資興市、大連市甘井子區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、泉州市永春縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、淮南市壽縣、嘉興市秀洲區(qū)
岳陽市華容縣、商洛市柞水縣、臨沂市沂水縣、大連市金州區(qū)、三門峽市盧氏縣、舟山市定海區(qū)
昆明市尋甸回族彝族自治縣、酒泉市敦煌市、安陽市文峰區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、贛州市定南縣、葫蘆島市建昌縣、三亞市海棠區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、天津市北辰區(qū)、南陽市新野縣、樂山市峨眉山市、黃岡市麻城市、南陽市方城縣、濰坊市坊子區(qū)、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、濱州市沾化區(qū)、贛州市崇義縣
五指山市毛道、湛江市雷州市、臨汾市汾西縣、哈爾濱市尚志市、海北門源回族自治縣、臨滄市云縣、廣元市昭化區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)
萬寧市三更羅鎮(zhèn)、遵義市習(xí)水縣、呂梁市中陽縣、惠州市惠陽區(qū)、定西市隴西縣
三明市沙縣區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、廣西河池市南丹縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、黃山市黃山區(qū)、廣州市越秀區(qū)
南通市如東縣、南昌市安義縣、河源市源城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、麗水市蓮都區(qū)、東營市東營區(qū)、營口市鲅魚圈區(qū)
新余市分宜縣、昆明市五華區(qū)、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、錦州市黑山縣、常德市石門縣、南昌市新建區(qū)、長沙市雨花區(qū)
洛陽市嵩縣、黔東南黎平縣、周口市沈丘縣、咸寧市咸安區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)
廣西南寧市橫州市、恩施州利川市、駐馬店市正陽縣、馬鞍山市當(dāng)涂縣、怒江傈僳族自治州瀘水市、攀枝花市鹽邊縣、煙臺市棲霞市、涼山西昌市
盤錦市雙臺子區(qū)、鐵嶺市鐵嶺縣、七臺河市桃山區(qū)、荊州市公安縣、昆明市呈貢區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、中山市西區(qū)街道、龍巖市長汀縣、宜賓市筠連縣、綏化市明水縣
六安市霍山縣、北京市朝陽區(qū)、宣城市郎溪縣、廣西百色市平果市、東營市廣饒縣、呂梁市汾陽市、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、紅河建水縣
龍巖市新羅區(qū)、揭陽市揭西縣、南陽市社旗縣、六安市金安區(qū)、昆明市官渡區(qū)、臨沂市沂水縣
宿州市埇橋區(qū)、南昌市西湖區(qū)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、長春市南關(guān)區(qū)
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甘孜得榮縣、黔西南望謨縣、鶴崗市興山區(qū)、吉安市永豐縣、張掖市甘州區(qū)、惠州市博羅縣
蘭州市永登縣、麗水市云和縣、鐵嶺市西豐縣、宜賓市珙縣、樂山市峨眉山市、漳州市平和縣、鷹潭市余江區(qū)
韶關(guān)市南雄市、沈陽市皇姑區(qū)、果洛達(dá)日縣、麗水市遂昌縣、信陽市光山縣、贛州市章貢區(qū)、深圳市光明區(qū)、宜賓市屏山縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)
常德市安鄉(xiāng)縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、寧波市余姚市、寧德市霞浦縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、雞西市麻山區(qū)、黃岡市黃梅縣、西安市藍(lán)田縣、甘南碌曲縣
廣西梧州市蒙山縣、大同市平城區(qū)、漯河市召陵區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、阜新市清河門區(qū)
廣西貴港市港南區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、廣西桂林市資源縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣
瓊海市中原鎮(zhèn)、伊春市豐林縣、廣西崇左市憑祥市、株洲市攸縣、十堰市張灣區(qū)
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?？谑行阌^(qū)、荊州市石首市、盤錦市雙臺子區(qū)、臺州市黃巖區(qū)、南京市玄武區(qū)、昭通市永善縣、鄭州市上街區(qū)、陽泉市平定縣、十堰市丹江口市、哈爾濱市道外區(qū)
撫州市臨川區(qū)、西安市閻良區(qū)、廣西防城港市東興市、長治市武鄉(xiāng)縣、黔東南從江縣、珠海市斗門區(qū)、東營市墾利區(qū)、南通市如東縣
寧德市古田縣、白山市臨江市、綿陽市鹽亭縣、東營市墾利區(qū)、揭陽市惠來縣
臨沂市蒙陰縣、泰安市東平縣、鄂州市梁子湖區(qū)、西寧市湟源縣、西安市鄠邑區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、遼源市東豐縣、東方市感城鎮(zhèn)
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銅川市王益區(qū)、大理彌渡縣、恩施州建始縣、晉城市陵川縣、臨沂市蒙陰縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、丹東市振興區(qū)、六盤水市水城區(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?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，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(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，力圖計算出更符合用戶長期價值的目標(biāo)。
他同時還對引發(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，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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