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泰安市泰山區(qū)、北京市密云區(qū)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、汕頭市金平區(qū)、錦州市凌河區(qū)
武威市天祝藏族自治縣、佳木斯市同江市、樂山市峨邊彝族自治縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、廣西柳州市城中區(qū)、常德市澧縣、信陽市固始縣
徐州市鼓樓區(qū)、溫州市泰順縣、松原市乾安縣、淄博市淄川區(qū)、聊城市東昌府區(qū)
天津市濱海新區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、泰安市東平縣、廣元市蒼溪縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、連云港市灌云縣、恩施州咸豐縣、成都市蒲江縣、贛州市崇義縣
甘南合作市、德陽市中江縣、淄博市張店區(qū)、南通市通州區(qū)、臨汾市隰縣、文昌市東郊鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、張掖市民樂縣、南昌市西湖區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、十堰市房縣、隴南市禮縣、黑河市五大連池市、鹽城市阜寧縣、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市
綿陽市北川羌族自治縣、廣西桂林市靈川縣、重慶市潼南區(qū)、忻州市繁峙縣、鷹潭市月湖區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、貴陽市開陽縣
長治市潞州區(qū)、佳木斯市樺川縣、惠州市惠東縣、南京市秦淮區(qū)、合肥市廬江縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、青島市市北區(qū)、六安市霍山縣
岳陽市臨湘市、漢中市留壩縣、揭陽市揭東區(qū)、大理云龍縣、徐州市鼓樓區(qū)、衡陽市耒陽市、長沙市望城區(qū)
泉州市豐澤區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、亳州市利辛縣、金華市浦江縣
岳陽市岳陽縣、廣西崇左市憑祥市、馬鞍山市雨山區(qū)、臺州市路橋區(qū)、大連市中山區(qū)、天水市秦州區(qū)、眉山市洪雅縣、南京市鼓樓區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗
資陽市樂至縣、甘孜色達縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、迪慶香格里拉市、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、文昌市文城鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
池州市石臺縣、聊城市東昌府區(qū)、遵義市習水縣、阜陽市潁上縣、贛州市興國縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣
綿陽市安州區(qū)、三沙市西沙區(qū)、無錫市江陰市、樂山市市中區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、渭南市蒲城縣、張家界市桑植縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、長治市沁源縣、宿遷市宿城區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、鎮(zhèn)江市揚中市、九江市永修縣
樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、甘孜巴塘縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、紅河蒙自市
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、成都市新津區(qū)、黔東南三穗縣、焦作市沁陽市、伊春市南岔縣、南通市如皋市
合肥市廬陽區(qū)、焦作市博愛縣、文山馬關(guān)縣、廣西崇左市天等縣、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、泉州市金門縣、云浮市郁南縣
佳木斯市前進區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、三明市寧化縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、雙鴨山市友誼縣、海西蒙古族茫崖市、儋州市木棠鎮(zhèn)、咸寧市咸安區(qū)
衢州市開化縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、紹興市嵊州市、益陽市桃江縣、樂山市犍為縣、武漢市青山區(qū)、涼山會理市
湘潭市湘潭縣、慶陽市華池縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、清遠市佛岡縣、泉州市晉江市、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、廣西賀州市昭平縣、周口市商水縣、呂梁市離石區(qū)
德州市寧津縣、舟山市岱山縣、丹東市鳳城市、長治市長子縣、天津市津南區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、黃山市黃山區(qū)
九江市德安縣、大連市莊河市、湘潭市湘潭縣、本溪市南芬區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)
河源市龍川縣、洛陽市澗西區(qū)、孝感市應(yīng)城市、呂梁市孝義市、泰安市岱岳區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、云浮市云城區(qū)
汕頭市南澳縣、忻州市河曲縣、曲靖市師宗縣、商丘市虞城縣、茂名市高州市、漳州市平和縣、合肥市肥西縣、南昌市灣里區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、廣西河池市天峨縣
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九江市瑞昌市、錦州市凌海市、大興安嶺地區(qū)漠河市、九江市武寧縣、楚雄姚安縣、眉山市丹棱縣、長沙市寧鄉(xiāng)市、黃山市黟縣、揚州市廣陵區(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
多次因為熱點事件的處理引發(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，認為算法是給內(nèi)容打上對應(yīng)標簽，再給用戶打上對應(yīng)的屬性，最后通過數(shù)據(jù)運算，把對應(yīng)標簽的內(nèi)容推薦給有對應(yīng)屬性的用戶。實際上，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、促進信息流動，不能因為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)，重點是學習用戶行為。
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的“記憶能力”，模型可直接學習并利用歷史數(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。
算法能學習、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，算法在真實使用場景中，必須由平臺治理對其進行約束和規(guī)范。抖音平臺治理體系包括異常感知、標準定義、機器識別、人工研判、風險處置等過程。其中，人工主要負責“深度”，確保專業(yè)、敏感或疑難等問題盡可能精準研判。
在很多用戶的認知中，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，如完播、評論、點贊、對作者長期消費、分享、跟拍等，力圖計算出更符合用戶長期價值的目標。
他同時還對引發(fā)爭議較多的信息繭房問題進行了回應(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，其想強調(diào)的是算法的核心是以數(shù)學計算學習人類行為，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)學問題，而是夾雜著諸多社會熱點事件本身引發(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。
打破算法爭議，抖音仍需提升熱點事件處置的透明性
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推出來的。在一些熱點新聞中，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)學原理，他們更關(guān)心的是平臺對熱點事件處置的透明性。
實際上，平臺對熱點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，進而質(zhì)疑平臺算法故意推薦擦邊內(nèi)容。而真實的情況是，在成為社會熱點事件之前，吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少，平臺也并未對其進行推薦。其流量的增長是在該熱點引發(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事件進行了回應(yīng)，增加與公眾的溝通。
但這還遠遠不夠。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事人推薦不實信息進行商業(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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