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廣西南寧市邕寧區(qū)、寶雞市千陽縣、福州市倉山區(qū)、沈陽市新民市、湘西州龍山縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、太原市古交市
玉溪市紅塔區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、淮安市清江浦區(qū)、贛州市信豐縣、宜賓市高縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、玉樹曲麻萊縣
湖州市南潯區(qū)、金華市蘭溪市、忻州市保德縣、廣州市海珠區(qū)、衡陽市衡南縣
新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、甘南臨潭縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、遵義市匯川區(qū)、白銀市景泰縣、廈門市思明區(qū)、晉城市高平市、平頂山市湛河區(qū)、紅河綠春縣、黃岡市紅安縣
鐵嶺市昌圖縣、天津市寶坻區(qū)、甘孜巴塘縣、昆明市西山區(qū)、江門市江海區(qū)、武漢市洪山區(qū)、運城市夏縣、黔南平塘縣、大同市云州區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)
儋州市雅星鎮(zhèn)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、駐馬店市上蔡縣、贛州市龍南市、恩施州利川市、銅仁市德江縣、廣西百色市凌云縣、貴陽市息烽縣、麗江市華坪縣
東莞市長安鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)、北京市懷柔區(qū)、駐馬店市新蔡縣、泉州市鯉城區(qū)、隴南市徽縣、黔東南麻江縣、信陽市商城縣
臨沂市蒙陰縣、西安市灞橋區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、臨汾市安澤縣、江門市江海區(qū)、常德市津市市、黃南河南蒙古族自治縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、黃岡市麻城市、商洛市洛南縣
大理鶴慶縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、甘南迭部縣、云浮市云安區(qū)
阿壩藏族羌族自治州紅原縣、恩施州咸豐縣、濰坊市壽光市、阿壩藏族羌族自治州金川縣、上海市虹口區(qū)、遵義市綏陽縣、汕頭市濠江區(qū)
南陽市鎮(zhèn)平縣、紹興市嵊州市、株洲市荷塘區(qū)、連云港市海州區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、衡陽市衡南縣、酒泉市玉門市
撫州市黎川縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、佳木斯市樺川縣、洛陽市偃師區(qū)、常德市石門縣
信陽市平橋區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、黔西南貞豐縣、泰安市新泰市、寧德市霞浦縣
雞西市虎林市、重慶市涪陵區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、九江市德安縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、長治市潞州區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、張掖市肅南裕固族自治縣
大連市甘井子區(qū)、資陽市雁江區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)、東營市利津縣、徐州市邳州市、南京市棲霞區(qū)、錦州市凌海市、贛州市寧都縣、濟(jì)寧市嘉祥縣、甘孜理塘縣
銅仁市萬山區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、永州市零陵區(qū)、鄭州市中牟縣、永州市江華瑤族自治縣
牡丹江市西安區(qū)、天津市濱海新區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、運城市夏縣、安康市旬陽市、三門峽市湖濱區(qū)、瀘州市古藺縣、南昌市安義縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、莆田市城廂區(qū)
宜賓市興文縣、定西市臨洮縣、麗江市永勝縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、涼山美姑縣、南平市武夷山市
呂梁市交口縣、臺州市臨海市、湘西州吉首市、延邊圖們市、黔東南丹寨縣、永州市新田縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
大連市瓦房店市、十堰市竹山縣、焦作市解放區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、梅州市梅縣區(qū)
無錫市錫山區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、東莞市南城街道、怒江傈僳族自治州瀘水市、德陽市綿竹市、曲靖市宣威市、牡丹江市東寧市、衡陽市雁峰區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)
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福州市臺江區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、沈陽市鐵西區(qū)、宜賓市興文縣、寶雞市扶風(fēng)縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、寧德市屏南縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)
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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(fēng)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(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)計算，直接預(yù)估每一個用戶對每一個內(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，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(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(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(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(biāo)。
他同時還對引發(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，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(qiáng)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(xué)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(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(jìn)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(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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