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嘉興市嘉善縣、漳州市云霄縣、鞍山市岫巖滿族自治縣、衢州市衢江區(qū)、江門市恩平市、焦作市中站區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、南陽(yáng)市淅川縣
泉州市鯉城區(qū)、海南同德縣、延安市吳起縣、直轄縣仙桃市、三亞市海棠區(qū)
大慶市薩爾圖區(qū)、淮北市杜集區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、渭南市蒲城縣、六安市舒城縣、合肥市廬江縣、黔東南麻江縣
定西市漳縣、六盤水市六枝特區(qū)、河源市和平縣、洛陽(yáng)市欒川縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、紹興市新昌縣、玉溪市澄江市、四平市公主嶺市
黃石市鐵山區(qū)、焦作市孟州市、甘南碌曲縣、鶴崗市興安區(qū)、重慶市梁平區(qū)、滁州市來(lái)安縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、甘南合作市
洛陽(yáng)市伊川縣、昆明市宜良縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、廣西柳州市柳城縣、懷化市芷江侗族自治縣
朔州市應(yīng)縣、泉州市金門縣、文山西疇縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)
果洛瑪沁縣、三明市三元區(qū)、安陽(yáng)市龍安區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、成都市溫江區(qū)、廣西桂林市荔浦市、黔東南從江縣、雅安市名山區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)
西安市閻良區(qū)、曲靖市陸良縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、青島市市北區(qū)、邵陽(yáng)市大祥區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣
廣西百色市右江區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、長(zhǎng)治市襄垣縣、天津市濱海新區(qū)、衢州市江山市
銅川市王益區(qū)、益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、成都市郫都區(qū)、臨汾市洪洞縣、永州市新田縣、達(dá)州市宣漢縣、眉山市東坡區(qū)、大理賓川縣
金華市磐安縣、淮安市洪澤區(qū)、郴州市宜章縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、黔南貴定縣
畢節(jié)市黔西市、海南共和縣、運(yùn)城市垣曲縣、周口市川匯區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
齊齊哈爾市克東縣、撫州市樂(lè)安縣、呂梁市方山縣、玉樹雜多縣、亳州市利辛縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、紹興市新昌縣、廈門市翔安區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)
楚雄永仁縣、南陽(yáng)市臥龍區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、海南共和縣、十堰市丹江口市、菏澤市定陶區(qū)
上海市黃浦區(qū)、天水市麥積區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、吉安市泰和縣、畢節(jié)市織金縣、湘潭市雨湖區(qū)、舟山市普陀區(qū)
撫州市黎川縣、駐馬店市平輿縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、廣西桂林市荔浦市、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、渭南市華州區(qū)、泉州市泉港區(qū)、大慶市肇源縣
濟(jì)南市萊蕪區(qū)、廈門市海滄區(qū)、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、寧德市蕉城區(qū)、汕尾市陸豐市、陽(yáng)泉市盂縣、葫蘆島市興城市
連云港市海州區(qū)、重慶市北碚區(qū)、宣城市旌德縣、黃岡市黃梅縣、廣西百色市凌云縣、龍巖市漳平市、隨州市曾都區(qū)
宜昌市伍家崗區(qū)、濱州市沾化區(qū)、溫州市龍港市、宜昌市宜都市、海東市樂(lè)都區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西南寧市興寧區(qū)、五指山市毛陽(yáng)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、周口市川匯區(qū)
樂(lè)東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、樂(lè)山市峨眉山市、蘭州市紅古區(qū)、撫順市東洲區(qū)、德州市武城縣、德陽(yáng)市綿竹市、廣西河池市宜州區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)
安康市鎮(zhèn)坪縣、臺(tái)州市仙居縣、達(dá)州市開江縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、甘孜爐霍縣、杭州市下城區(qū)、三亞市崖州區(qū)
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宿州市泗縣、杭州市富陽(yáng)區(qū)、太原市陽(yáng)曲縣、紅河紅河縣、保山市施甸縣
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成都市青白江區(qū)、德陽(yáng)市旌陽(yáng)區(qū)、大連市沙河口區(qū)、遂寧市蓬溪縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、南京市棲霞區(qū)、濰坊市安丘市、白城市洮北區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、九江市濂溪區(qū)
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榆林市綏德縣、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、合肥市肥西縣、沈陽(yáng)市和平區(qū)、青島市黃島區(qū)、三亞市吉陽(yáng)區(qū)
呂梁市交城縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、漳州市平和縣、武漢市洪山區(qū)、臨汾市安澤縣、綏化市北林區(qū)、成都市大邑縣、泰安市寧陽(yáng)縣、黃南河南蒙古族自治縣、德陽(yáng)市中江縣
昆明市祿勸彝族苗族自治縣、伊春市嘉蔭縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、攀枝花市西區(qū)、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、寧德市福安市、上海市靜安區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、淄博市高青縣、永州市新田縣
漢中市洋縣、涼山西昌市、天津市寶坻區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、郴州市永興縣、蕪湖市繁昌區(qū)、黔西南安龍縣、泰州市海陵區(qū)、延安市洛川縣
天水市清水縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、金昌市金川區(qū)、恩施州鶴峰縣、咸陽(yáng)市興平市
錦州市義縣、臨汾市大寧縣、清遠(yuǎn)市連州市、北京市密云區(qū)、郴州市汝城縣、南通市通州區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、常德市漢壽縣、遼源市東豐縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣
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朔州市山陰縣、渭南市合陽(yáng)縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、重慶市萬(wàn)州區(qū)、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、廣西桂林市荔浦市、怒江傈僳族自治州瀘水市、十堰市鄖陽(yáng)區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、淮南市謝家集區(qū)
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大同市廣靈縣、惠州市惠陽(yáng)區(qū)、寧夏中衛(wèi)市海原縣、廣西南寧市江南區(qū)、南京市秦淮區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、臨汾市汾西縣、大連市沙河口區(qū)、湘西州瀘溪縣
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廣西貴港市覃塘區(qū)、呂梁市柳林縣、曲靖市馬龍區(qū)、福州市永泰縣、涼山喜德縣、營(yíng)口市蓋州市、楚雄南華縣、菏澤市成武縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(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(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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