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黔南長順縣、泰州市姜堰區(qū)、鄭州市上街區(qū)、黑河市五大連池市、錦州市黑山縣、贛州市于都縣、襄陽市?？悼h、梅州市蕉嶺縣、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣
?？谑忻捞m區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、漢中市南鄭區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、宜春市奉新縣、濟(jì)寧市梁山縣、贛州市章貢區(qū)
郴州市嘉禾縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、淄博市臨淄區(qū)、三亞市天涯區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、蕪湖市鳩江區(qū)、荊州市石首市、陽江市陽春市
清遠(yuǎn)市連州市、東莞市長安鎮(zhèn)、安康市嵐皋縣、朔州市應(yīng)縣、廣西崇左市天等縣、湘西州永順縣、牡丹江市東寧市、渭南市臨渭區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、儋州市中和鎮(zhèn)、淮北市杜集區(qū)、六盤水市盤州市、阜新市阜新蒙古族自治縣、臨滄市鳳慶縣、咸寧市通城縣、寧夏銀川市興慶區(qū)、臨沂市蘭陵縣
寧夏中衛(wèi)市海原縣、益陽市安化縣、牡丹江市海林市、成都市武侯區(qū)、文山廣南縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、上饒市橫峰縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、長治市平順縣
岳陽市君山區(qū)、清遠(yuǎn)市佛岡縣、廣西桂林市象山區(qū)、漳州市龍文區(qū)、重慶市沙坪壩區(qū)、直轄縣潛江市、連云港市贛榆區(qū)、迪慶香格里拉市、吉林市磐石市、溫州市鹿城區(qū)
洛陽市汝陽縣、上饒市余干縣、紅河彌勒市、六盤水市鐘山區(qū)、長春市農(nóng)安縣、婁底市新化縣、肇慶市端州區(qū)
麗水市云和縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、眉山市彭山區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、黔南羅甸縣、臨高縣多文鎮(zhèn)
朔州市平魯區(qū)、寧夏固原市原州區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、馬鞍山市和縣、襄陽市谷城縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、蘇州市太倉市
廣西崇左市天等縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、湛江市坡頭區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、定西市通渭縣、無錫市惠山區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、青島市黃島區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)
涼山昭覺縣、海北祁連縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、甘南夏河縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、佳木斯市富錦市、廣安市武勝縣、杭州市淳安縣
焦作市孟州市、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、海北祁連縣、臨汾市堯都區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、鹽城市響水縣、邵陽市洞口縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、三明市沙縣區(qū)
蘇州市虎丘區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、咸陽市秦都區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、重慶市渝中區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、重慶市大渡口區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、池州市東至縣
廣西賀州市富川瑤族自治縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣、吉林市昌邑區(qū)、黔西南晴隆縣、信陽市平橋區(qū)
宜春市靖安縣、伊春市大箐山縣、黃山市黟縣、青島市平度市、襄陽市南漳縣、黃岡市蘄春縣、哈爾濱市方正縣、大同市云岡區(qū)、蘇州市昆山市、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)
肇慶市高要區(qū)、寧德市福鼎市、重慶市城口縣、宜賓市翠屏區(qū)、撫州市金溪縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、晉中市榆次區(qū)
廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、東營市墾利區(qū)、九江市柴桑區(qū)、太原市小店區(qū)、甘南碌曲縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)、深圳市南山區(qū)
重慶市石柱土家族自治縣、沈陽市皇姑區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、松原市扶余市、臺州市臨海市、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、隨州市曾都區(qū)、運(yùn)城市河津市、西安市未央?yún)^(qū)、蘇州市張家港市
河源市東源縣、哈爾濱市通河縣、達(dá)州市萬源市、阜陽市太和縣、安慶市潛山市、周口市扶溝縣、安慶市大觀區(qū)、延安市黃龍縣、廣西貴港市港南區(qū)
昆明市石林彝族自治縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、東營市廣饒縣、吉安市井岡山市、臨汾市安澤縣、文昌市文城鎮(zhèn)、廈門市湖里區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、三門峽市湖濱區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、遂寧市射洪市、襄陽市谷城縣、銅仁市萬山區(qū)、新余市渝水區(qū)、汕尾市陸豐市、鹽城市響水縣、開封市鼓樓區(qū)
寧夏吳忠市青銅峽市、攀枝花市米易縣、晉中市靈石縣、安慶市太湖縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、南通市啟東市、湛江市麻章區(qū)、安順市普定縣、常州市金壇區(qū)、萬寧市東澳鎮(zhèn)
遵義市赤水市、忻州市代縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、衡陽市衡南縣、延安市甘泉縣、信陽市光山縣、綏化市肇東市、宜春市高安市、濱州市惠民縣
宜春市高安市、儋州市中和鎮(zhèn)、三明市將樂縣、東莞市東城街道、東莞市大朗鎮(zhèn)、株洲市荷塘區(qū)、廣西百色市那坡縣、通化市二道江區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
忻州市偏關(guān)縣、商洛市山陽縣、寧波市寧?？h、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、寶雞市眉縣、常州市天寧區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、駐馬店市遂平縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、衢州市常山縣、長春市榆樹市
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定安縣定城鎮(zhèn)、臺州市天臺縣、三明市沙縣區(qū)、甘南迭部縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、長沙市長沙縣
廣西桂林市秀峰區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、永州市東安縣、東莞市南城街道、永州市新田縣、鄂州市梁子湖區(qū)、廈門市海滄區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、宜賓市高縣
鶴崗市南山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、寧夏固原市西吉縣、遵義市赤水市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、安慶市宜秀區(qū)
金華市東陽市、六安市金寨縣、白城市洮南市、廣西百色市田東縣、武威市古浪縣、東莞市萬江街道
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、安康市紫陽縣、呂梁市中陽縣、泰州市興化市、黔東南施秉縣、撫州市南城縣、深圳市寶安區(qū)、江門市臺山市
黃山市祁門縣、菏澤市東明縣、黔南甕安縣、廣安市前鋒區(qū)、邵陽市新寧縣、榆林市吳堡縣、直轄縣天門市、南平市建甌市
清遠(yuǎn)市英德市、鹽城市東臺市、九江市修水縣、銅川市宜君縣、廣西玉林市興業(yè)縣、綏化市綏棱縣、無錫市錫山區(qū)、菏澤市鄆城縣
眉山市東坡區(qū)、福州市永泰縣、上饒市鉛山縣、鞍山市臺安縣、榆林市橫山區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、吉林市昌邑區(qū)、聊城市東阿縣
遼陽市遼陽縣、廣西柳州市融安縣、徐州市邳州市、晉中市介休市、荊州市荊州區(qū)
臺州市仙居縣、渭南市潼關(guān)縣、上海市金山區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、贛州市會昌縣、大慶市讓胡路區(qū)、三明市泰寧縣、廣西河池市宜州區(qū)
衡陽市石鼓區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、黃山市黃山區(qū)、福州市羅源縣、徐州市邳州市、延安市洛川縣
蚌埠市五河縣、宿遷市沭陽縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、駐馬店市上蔡縣、成都市青羊區(qū)、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、東莞市石排鎮(zhèn)、漳州市龍文區(qū)
無錫市宜興市、株洲市石峰區(qū)、成都市簡陽市、咸陽市武功縣、銅川市宜君縣、綿陽市鹽亭縣、云浮市新興縣、常德市臨澧縣、上饒市玉山縣
臨滄市臨翔區(qū)、三明市寧化縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、撫順市望花區(qū)、南昌市西湖區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、廣西河池市鳳山縣、廣安市廣安區(qū)、德州市德城區(qū)
雙鴨山市四方臺區(qū)、隴南市文縣、南充市閬中市、漳州市云霄縣、張掖市臨澤縣、黔東南天柱縣、廣安市武勝縣
樂山市馬邊彝族自治縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、天津市津南區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、吉安市青原區(qū)、大理賓川縣、白城市大安市
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寶雞市金臺區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、南平市延平區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、甘孜理塘縣、重慶市合川區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、河源市紫金縣、攀枝花市西區(qū)、衢州市常山縣
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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(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(jì)算，直接預(yù)估每一個(gè)用戶對每一個(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)可以對看到的視頻做出各種互動，這些互動體現(xiàn)了用戶對這個(gè)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(jià)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(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(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(jì)算出更符合用戶長期價(jià)值的目標(biāo)。
他同時(shí)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(gè)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(jì)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(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(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(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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