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伊春市南岔縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、涼山金陽縣、長沙市長沙縣、三明市泰寧縣、楚雄元謀縣、寧波市慈溪市
上饒市鄱陽縣、重慶市石柱土家族自治縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、德州市齊河縣、日照市東港區(qū)、廣西百色市那坡縣、大同市廣靈縣、廣西欽州市欽南區(qū)、莆田市仙游縣
舟山市普陀區(qū)、陽江市江城區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、呂梁市中陽縣、自貢市榮縣、臨夏永靖縣、晉中市介休市、西雙版納勐海縣
天水市武山縣、直轄縣潛江市、五指山市毛陽、七臺(tái)河市新興區(qū)、廣西南寧市武鳴區(qū)、昆明市富民縣、安慶市潛山市
濟(jì)南市天橋區(qū)、宜賓市江安縣、上海市徐匯區(qū)、黔西南冊(cè)亨縣、聊城市冠縣、宜昌市長陽土家族自治縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、儋州市排浦鎮(zhèn)、池州市貴池區(qū)
金華市磐安縣、廣西防城港市上思縣、湛江市遂溪縣、呂梁市柳林縣、黃山市歙縣、贛州市瑞金市、黔東南岑鞏縣、白山市長白朝鮮族自治縣
瀘州市江陽區(qū)、直轄縣天門市、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、牡丹江市林口縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
果洛久治縣、楚雄永仁縣、張掖市甘州區(qū)、遵義市習(xí)水縣、襄陽市?？悼h
岳陽市平江縣、商丘市睢縣、重慶市武隆區(qū)、昆明市富民縣、鹽城市大豐區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市
雅安市石棉縣、寧德市古田縣、泰州市興化市、昆明市盤龍區(qū)、鶴崗市向陽區(qū)、渭南市韓城市、定安縣定城鎮(zhèn)、湖州市德清縣
上饒市德興市、寧德市福鼎市、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、荊門市沙洋縣、無錫市新吳區(qū)、紅河紅河縣、漢中市留壩縣、張掖市民樂縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、阜陽市界首市
揭陽市揭西縣、營口市蓋州市、定西市隴西縣、成都市溫江區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、南昌市青云譜區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、江門市蓬江區(qū)、涼山金陽縣
宣城市旌德縣、臨滄市云縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、延邊安圖縣、重慶市潼南區(qū)、北京市東城區(qū)、遂寧市射洪市、定安縣龍湖鎮(zhèn)
株洲市茶陵縣、玉樹囊謙縣、漢中市南鄭區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、昆明市西山區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、岳陽市華容縣、湛江市廉江市、安康市漢陰縣
濱州市鄒平市、惠州市惠東縣、無錫市惠山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、長春市綠園區(qū)
武漢市江夏區(qū)、贛州市信豐縣、廈門市海滄區(qū)、淮北市杜集區(qū)、深圳市龍崗區(qū)
宣城市旌德縣、佛山市三水區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、上海市嘉定區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)
黔西南普安縣、南昌市新建區(qū)、昭通市威信縣、沈陽市鐵西區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、張家界市永定區(qū)、重慶市大足區(qū)
沈陽市遼中區(qū)、九江市瑞昌市、六盤水市鐘山區(qū)、株洲市淥口區(qū)、廣西來賓市武宣縣、日照市莒縣
牡丹江市林口縣、黔東南丹寨縣、鶴崗市南山區(qū)、涼山會(huì)東縣、懷化市中方縣、宿遷市沭陽縣、麗江市古城區(qū)、甘孜白玉縣、贛州市上猶縣、阜新市海州區(qū)
天津市寧河區(qū)、黔南福泉市、許昌市建安區(qū)、恩施州來鳳縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、吉林市豐滿區(qū)
北京市門頭溝區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、太原市清徐縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、杭州市建德市
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、福州市福清市、昆明市官渡區(qū)、滁州市天長市、南京市玄武區(qū)、四平市梨樹縣、黔南羅甸縣、錦州市北鎮(zhèn)市
哈爾濱市延壽縣、安康市石泉縣、汕頭市金平區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、鐵嶺市清河區(qū)、衢州市開化縣
天津市靜海區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、黔東南凱里市、中山市橫欄鎮(zhèn)、昭通市鹽津縣
廣西北海市鐵山港區(qū)、宜昌市遠(yuǎn)安縣、內(nèi)江市資中縣、十堰市竹山縣、天津市河北區(qū)、亳州市蒙城縣
陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、運(yùn)城市芮城縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、廣西百色市那坡縣、阜陽市潁泉區(qū)、莆田市城廂區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)
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維修服務(wù)客戶意見箱，廣開言路：在服務(wù)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)置客戶意見箱，鼓勵(lì)客戶提出寶貴意見和建議，促進(jìn)服務(wù)不斷完善。
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紅河河口瑤族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、鹽城市鹽都區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、三明市三元區(qū)、杭州市臨安區(qū)、永州市藍(lán)山縣
綏化市慶安縣、撫州市金溪縣、忻州市原平市、黔南福泉市、菏澤市鄄城縣、忻州市五寨縣、漳州市南靖縣、漢中市略陽縣、珠海市斗門區(qū)、佳木斯市東風(fēng)區(qū)
深圳市鹽田區(qū)、西雙版納勐?？h、沈陽市法庫縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、新鄉(xiāng)市延津縣、西安市碑林區(qū)
海東市民和回族土族自治縣、婁底市雙峰縣、湛江市遂溪縣、南平市松溪縣、重慶市永川區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、海南貴南縣、牡丹江市西安區(qū)、上海市虹口區(qū)、咸寧市嘉魚縣
曲靖市師宗縣、大慶市讓胡路區(qū)、長治市平順縣、孝感市安陸市、福州市倉山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、大慶市林甸縣
婁底市漣源市、大理鶴慶縣、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、聊城市高唐縣、咸陽市渭城區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
黔西南冊(cè)亨縣、平頂山市寶豐縣、上饒市玉山縣、楚雄雙柏縣、宿遷市宿城區(qū)、廣西北海市鐵山港區(qū)、臨沂市費(fèi)縣、深圳市寶安區(qū)、南陽市西峽縣
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、大連市長?？h、廣西河池市南丹縣、北京市懷柔區(qū)、上海市金山區(qū)、寶雞市岐山縣、咸陽市彬州市
懷化市芷江侗族自治縣、長沙市芙蓉區(qū)、吉安市遂川縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、安陽市殷都區(qū)、龍巖市武平縣、蕪湖市灣沚區(qū)、許昌市襄城縣
成都市青羊區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、果洛達(dá)日縣、棗莊市嶧城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、宜賓市翠屏區(qū)、臨汾市汾西縣、齊齊哈爾市甘南縣、七臺(tái)河市新興區(qū)
襄陽市襄城區(qū)、甘孜色達(dá)縣、衡陽市蒸湘區(qū)、咸陽市三原縣、平頂山市舞鋼市、西寧市城中區(qū)、雅安市雨城區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、安慶市桐城市
東莞市麻涌鎮(zhèn)、株洲市炎陵縣、大同市左云縣、佳木斯市湯原縣、日照市莒縣、重慶市梁平區(qū)、雞西市雞東縣、黔東南天柱縣、邵陽市綏寧縣、迪慶維西傈僳族自治縣
安順市普定縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、成都市彭州市、東莞市厚街鎮(zhèn)、駐馬店市平輿縣、南平市延平區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)
周口市項(xiàng)城市、佛山市禪城區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、濱州市博興縣、大慶市薩爾圖區(qū)
郴州市永興縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、重慶市忠縣、吉安市峽江縣、眉山市彭山區(qū)、達(dá)州市宣漢縣、齊齊哈爾市龍江縣、黔南惠水縣、云浮市云城區(qū)、安康市嵐皋縣
宜昌市五峰土家族自治縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、東莞市長安鎮(zhèn)、德州市慶云縣、廣西桂林市象山區(qū)、吉林市舒蘭市、昆明市宜良縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、焦作市沁陽市、贛州市石城縣
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汕尾市陸豐市、牡丹江市綏芬河市、直轄縣天門市、廣西梧州市龍圩區(qū)、佛山市高明區(qū)、齊齊哈爾市富?？h、廣州市天河區(qū)
信陽市羅山縣、溫州市永嘉縣、太原市迎澤區(qū)、大連市甘井子區(qū)、淮北市烈山區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、寶雞市金臺(tái)區(qū)、五指山市通什、雞西市密山市
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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(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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