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九江市都昌縣、普洱市思茅區(qū)、宜賓市江安縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、天津市寶坻區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、樂山市沙灣區(qū)、長沙市岳麓區(qū)
廣西柳州市柳北區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、西雙版納景洪市、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、東莞市長安鎮(zhèn)
泰安市東平縣、黔南荔波縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、西雙版納勐?？h、榆林市府谷縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、昆明市富民縣、昭通市魯?shù)榭h、廣西防城港市港口區(qū)
衡陽市衡陽縣、呂梁市文水縣、蘇州市吳江區(qū)、武威市涼州區(qū)、晉中市太谷區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、三明市寧化縣
宜賓市江安縣、吉林市永吉縣、銅陵市樅陽縣、三明市泰寧縣、保山市龍陵縣、濮陽市華龍區(qū)
白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、牡丹江市林口縣、白山市臨江市、銅陵市郊區(qū)、郴州市汝城縣、銅仁市思南縣、運(yùn)城市萬榮縣、文山丘北縣
白山市長白朝鮮族自治縣、沈陽市沈北新區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、撫州市宜黃縣、洛陽市汝陽縣、德州市臨邑縣、周口市鹿邑縣、青島市黃島區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、商丘市虞城縣
廣西南寧市良慶區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)、湘西州永順縣、廣西桂林市永?？h、汕尾市陸豐市、東莞市道滘鎮(zhèn)
衡陽市衡南縣、渭南市韓城市、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、梅州市大埔縣、廣西桂林市象山區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、德州市陵城區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
湘潭市湘鄉(xiāng)市、恩施州宣恩縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、平頂山市郟縣、撫順市清原滿族自治縣、延安市宜川縣、金華市永康市
揚(yáng)州市邗江區(qū)、溫州市永嘉縣、泰安市岱岳區(qū)、常德市武陵區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、重慶市綦江區(qū)、鹽城市響水縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、中山市南頭鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)
廣西防城港市東興市、濟(jì)寧市鄒城市、撫順市新?lián)釁^(qū)、榆林市吳堡縣、貴陽市清鎮(zhèn)市
邵陽市綏寧縣、黔東南凱里市、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、許昌市鄢陵縣、黑河市遜克縣
寧波市鄞州區(qū)、金昌市金川區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、徐州市豐縣、開封市尉氏縣
?？谑行阌^(qū)、錦州市凌海市、儋州市木棠鎮(zhèn)、上海市寶山區(qū)、淄博市沂源縣、伊春市南岔縣、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、忻州市定襄縣、濟(jì)寧市任城區(qū)
達(dá)州市通川區(qū)、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、臨汾市曲沃縣、文山廣南縣、泰安市泰山區(qū)、咸陽市興平市、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、邵陽市洞口縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、隴南市武都區(qū)
伊春市鐵力市、安陽市滑縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、黔南羅甸縣、上饒市萬年縣
淮北市烈山區(qū)、深圳市寶安區(qū)、南陽市唐河縣、肇慶市鼎湖區(qū)、衢州市常山縣、海西蒙古族德令哈市、瓊海市長坡鎮(zhèn)、黃山市休寧縣、?？谑忻捞m區(qū)、郴州市嘉禾縣
寶雞市扶風(fēng)縣、咸陽市長武縣、菏澤市巨野縣、廣西欽州市浦北縣、鄭州市鞏義市、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、杭州市桐廬縣、云浮市郁南縣、天水市甘谷縣
許昌市建安區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、甘南臨潭縣、武漢市硚口區(qū)、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、商丘市睢縣
普洱市景谷傣族彝族自治縣、寧波市余姚市、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、文山廣南縣、銅陵市銅官區(qū)、忻州市五臺(tái)縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、安順市普定縣
綿陽市北川羌族自治縣、江門市蓬江區(qū)、綏化市北林區(qū)、寶雞市隴縣、重慶市榮昌區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)
新鄉(xiāng)市獲嘉縣、延邊汪清縣、晉城市陽城縣、惠州市博羅縣、長春市德惠市、贛州市于都縣、三亞市吉陽區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、貴陽市南明區(qū)、昆明市西山區(qū)
白山市長白朝鮮族自治縣、臨沂市莒南縣、咸陽市禮泉縣、九江市廬山市、南充市南部縣、湘西州保靖縣、吉林市永吉縣、臺(tái)州市仙居縣
萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、宜春市宜豐縣、襄陽市?？悼h、五指山市毛陽、濟(jì)寧市曲阜市、深圳市南山區(qū)、宣城市廣德市、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、許昌市禹州市、南昌市南昌縣、撫州市黎川縣、廣西玉林市容縣
株洲市炎陵縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、通化市東昌區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、安康市漢陰縣
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福州市平潭縣、漳州市龍海區(qū)、焦作市解放區(qū)、臺(tái)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)
阿壩藏族羌族自治州小金縣、中山市南頭鎮(zhèn)、安慶市迎江區(qū)、錦州市黑山縣、武威市天祝藏族自治縣、大同市平城區(qū)、陽泉市礦區(qū)、無錫市惠山區(qū)、廣安市廣安區(qū)、咸陽市長武縣
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新鄉(xiāng)市延津縣、丹東市寬甸滿族自治縣、榆林市橫山區(qū)、臨沂市沂水縣、撫州市南豐縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、漳州市詔安縣
梅州市平遠(yuǎn)縣、西雙版納景洪市、廣西欽州市浦北縣、榆林市橫山區(qū)、遵義市鳳岡縣、岳陽市君山區(qū)、福州市平潭縣
寧夏銀川市賀蘭縣、肇慶市封開縣、廣州市花都區(qū)、永州市東安縣、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、中山市東區(qū)街道、定西市安定區(qū)、廣西梧州市藤縣、廣西桂林市臨桂區(qū)
臨夏永靖縣、淄博市張店區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)、宿遷市宿城區(qū)、鶴崗市興安區(qū)
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煙臺(tái)市海陽市、漢中市西鄉(xiāng)縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、定安縣嶺口鎮(zhèn)、廣西南寧市興寧區(qū)、白山市江源區(qū)、南通市啟東市、衢州市開化縣、孝感市孝昌縣
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合肥市肥東縣、邵陽市邵陽縣、九江市修水縣、定西市渭源縣、?？谑忻捞m區(qū)、紅河開遠(yuǎn)市、梅州市大埔縣
樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、通化市柳河縣、臨沂市莒南縣、麗水市蓮都區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、長治市長子縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、漯河市臨潁縣、廣西百色市那坡縣、雙鴨山市寶山區(qū)
茂名市高州市、蕪湖市灣沚區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、松原市扶余市、洛陽市嵩縣、綏化市明水縣、鐵嶺市清河區(qū)、湘西州龍山縣
樂山市金口河區(qū)、深圳市寶安區(qū)、錦州市黑山縣、廣西桂林市七星區(qū)、廣州市花都區(qū)、昭通市彝良縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、滁州市來安縣、果洛瑪多縣
內(nèi)江市隆昌市、自貢市貢井區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、淮北市濉溪縣、揭陽市惠來縣、廣州市越秀區(qū)、陽泉市盂縣
潮州市湘橋區(qū)、廣州市花都區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、涼山越西縣、西安市鄠邑區(qū)
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齊齊哈爾市克東縣、成都市成華區(qū)、長春市農(nóng)安縣、上海市松江區(qū)、遼陽市文圣區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
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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?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(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)，但算法帶來的爭議并不是簡單的數(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(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，爭議依然發(fā)酵數(shù)日。
針對(duì)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(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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