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北京市順義區(qū)、黔南平塘縣、伊春市友好區(qū)、楚雄祿豐市、阿壩藏族羌族自治州金川縣
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)
湖州市南潯區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、太原市婁煩縣、溫州市鹿城區(qū)、渭南市蒲城縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、武漢市武昌區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、永州市新田縣、哈爾濱市五常市、延邊琿春市、漳州市漳浦縣、重慶市潼南區(qū)
中山市三角鎮(zhèn)、鶴崗市南山區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、菏澤市鄆城縣、洛陽市欒川縣、寧德市周寧縣、朔州市平魯區(qū)、臨汾市大寧縣
廣州市越秀區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、長春市南關(guān)區(qū)、濟(jì)南市長清區(qū)、淄博市淄川區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
伊春市大箐山縣、咸寧市赤壁市、宜賓市長寧縣、渭南市臨渭區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、武漢市蔡甸區(qū)、郴州市嘉禾縣、攀枝花市東區(qū)、張掖市高臺縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
隴南市禮縣、甘孜道孚縣、紅河個(gè)舊市、蘇州市吳中區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、德州市慶云縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
榆林市綏德縣、商丘市寧陵縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、三明市永安市、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、宣城市涇縣、茂名市信宜市、咸寧市通城縣
湛江市雷州市、衡陽市南岳區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、遵義市湄潭縣、廣西梧州市蒼梧縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣
北京市延慶區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、安康市紫陽縣、日照市嵐山區(qū)、咸陽市彬州市、西寧市城中區(qū)、臺州市溫嶺市、金華市武義縣、雅安市蘆山縣
廣安市武勝縣、臨汾市霍州市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、甘孜稻城縣、景德鎮(zhèn)市樂平市
宿州市泗縣、萬寧市東澳鎮(zhèn)、吉林市昌邑區(qū)、襄陽市谷城縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、吉安市永豐縣、黃山市祁門縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、雅安市寶興縣
寶雞市陳倉區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、撫州市廣昌縣、上饒市橫峰縣
淄博市張店區(qū)、廣州市增城區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、丹東市振興區(qū)
丹東市寬甸滿族自治縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、臺州市仙居縣、九江市共青城市、長春市寬城區(qū)、重慶市北碚區(qū)、龍巖市連城縣、溫州市龍港市、聊城市東阿縣
慶陽市寧縣、東方市新龍鎮(zhèn)、貴陽市息烽縣、鄭州市登封市、臨沂市蘭陵縣
廣西崇左市龍州縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、達(dá)州市大竹縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、荊州市江陵縣
煙臺市萊州市、泰安市新泰市、成都市大邑縣、葫蘆島市南票區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、南通市如東縣
漳州市薌城區(qū)、德州市陵城區(qū)、東營市河口區(qū)、哈爾濱市平房區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、無錫市新吳區(qū)、徐州市云龍區(qū)、深圳市南山區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣
白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、永州市雙牌縣、紅河綠春縣、廣州市越秀區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、昆明市西山區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、東莞市道滘鎮(zhèn)
紅河蒙自市、海南貴德縣、重慶市開州區(qū)、云浮市新興縣、淮南市潘集區(qū)、涼山甘洛縣、襄陽市宜城市、樂山市夾江縣、襄陽市南漳縣
晉城市沁水縣、阜陽市界首市、黔東南三穗縣、本溪市本溪滿族自治縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、廣西梧州市藤縣、鐵嶺市銀州區(qū)、新余市分宜縣、安慶市望江縣、安慶市潛山市、洛陽市欒川縣、開封市通許縣、運(yùn)城市絳縣
鶴壁市浚縣、黔東南丹寨縣、咸寧市赤壁市、廣西賀州市八步區(qū)、荊門市京山市、黃山市休寧縣、蕪湖市灣沚區(qū)、合肥市肥西縣、甘孜巴塘縣
張掖市臨澤縣、文昌市文城鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣、常州市溧陽市、文昌市東路鎮(zhèn)、衡陽市祁東縣、武漢市江岸區(qū)、湘潭市湘潭縣、咸陽市渭城區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)
眉山市青神縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、本溪市本溪滿族自治縣、淮安市清江浦區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)
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怒江傈僳族自治州福貢縣、自貢市自流井區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、大同市左云縣
泰安市寧陽縣、廣西桂林市平樂縣、葫蘆島市南票區(qū)、紹興市諸暨市、衢州市柯城區(qū)、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、哈爾濱市松北區(qū)、株洲市醴陵市、揭陽市榕城區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)
武漢市新洲區(qū)、漳州市云霄縣、焦作市沁陽市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、自貢市自流井區(qū)、忻州市寧武縣、蕪湖市鳩江區(qū)、大興安嶺地區(qū)漠河市、錦州市黑山縣
銅川市王益區(qū)、大理彌渡縣、恩施州建始縣、晉城市陵川縣、臨沂市蒙陰縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、丹東市振興區(qū)、六盤水市水城區(qū)
湛江市吳川市、濰坊市坊子區(qū)、遂寧市船山區(qū)、開封市杞縣、天水市張家川回族自治縣、四平市鐵西區(qū)、貴陽市息烽縣
東莞市石龍鎮(zhèn)、焦作市溫縣、大慶市林甸縣、鐵嶺市調(diào)兵山市、中山市橫欄鎮(zhèn)、常德市武陵區(qū)
昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、臨沂市羅莊區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、遼陽市遼陽縣、黑河市遜克縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、常州市溧陽市、莆田市仙游縣、德宏傣族景頗族自治州芒市、蘇州市相城區(qū)、遼源市龍山區(qū)
東莞市道滘鎮(zhèn)、溫州市平陽縣、黃山市歙縣、北京市石景山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
重慶市南岸區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、黔南三都水族自治縣、中山市南區(qū)街道、金華市金東區(qū)
咸陽市楊陵區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、鐵嶺市西豐縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、德州市陵城區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣
畢節(jié)市赫章縣、咸陽市興平市、西安市碑林區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、重慶市渝北區(qū)、濰坊市壽光市、鄭州市惠濟(jì)區(qū)、陽江市江城區(qū)
甘孜巴塘縣、廣州市越秀區(qū)、松原市寧江區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、南充市順慶區(qū)、商洛市商州區(qū)、渭南市白水縣、文山廣南縣
貴陽市云巖區(qū)、臨夏臨夏市、商丘市夏邑縣、宿州市埇橋區(qū)、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
七臺河市茄子河區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、長治市潞城區(qū)、黔南龍里縣、天水市甘谷縣
佛山市南海區(qū)、上海市浦東新區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、肇慶市端州區(qū)、遵義市余慶縣
太原市婁煩縣、肇慶市封開縣、天津市西青區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、屯昌縣新興鎮(zhèn)、重慶市巫山縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、白銀市靖遠(yuǎn)縣、榆林市定邊縣
寶雞市鳳翔區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、吉安市新干縣、哈爾濱市阿城區(qū)、果洛甘德縣、臺州市路橋區(qū)、濰坊市高密市、贛州市信豐縣
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寧夏石嘴山市平羅縣、延邊琿春市、雅安市蘆山縣、涼山會理市、白城市洮南市、白山市江源區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、內(nèi)江市隆昌市
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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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