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陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、武漢市江夏區(qū)、南陽市新野縣、海南興海縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、荊州市江陵縣、黃岡市黃梅縣
陽泉市盂縣、肇慶市懷集縣、十堰市竹山縣、渭南市大荔縣、鹽城市阜寧縣、伊春市金林區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、荊門市沙洋縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、衡陽市衡山縣
邵陽市新寧縣、安慶市懷寧縣、煙臺市福山區(qū)、九江市湖口縣、連云港市贛榆區(qū)、寶雞市眉縣
吉林市磐石市、白山市臨江市、鞍山市立山區(qū)、上海市崇明區(qū)、泰州市靖江市、新鄉(xiāng)市封丘縣
惠州市惠城區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、西寧市城東區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、廣西桂林市全州縣、宜春市銅鼓縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、佛山市南海區(qū)、黔東南黃平縣
廣西崇左市天等縣、溫州市鹿城區(qū)、邵陽市綏寧縣、儋州市王五鎮(zhèn)、阜新市新邱區(qū)
寶雞市麟游縣、忻州市保德縣、楚雄南華縣、黃山市徽州區(qū)、曲靖市師宗縣
忻州市代縣、廣西桂林市全州縣、荊門市京山市、迪慶維西傈僳族自治縣、龍巖市上杭縣
廣西桂林市灌陽縣、焦作市溫縣、海西蒙古族天峻縣、海西蒙古族格爾木市、酒泉市瓜州縣、渭南市華陰市、海西蒙古族烏蘭縣
西安市新城區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、廣西防城港市上思縣、鹽城市鹽都區(qū)、甘孜爐霍縣、昆明市東川區(qū)
遼陽市遼陽縣、五指山市毛道、慶陽市環(huán)縣、隨州市廣水市、四平市鐵西區(qū)、文山富寧縣、黃南同仁市、湘西州龍山縣、運(yùn)城市垣曲縣、安康市白河縣
雞西市雞東縣、西安市長安區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、阜新市彰武縣、文昌市東路鎮(zhèn)、大連市中山區(qū)
咸寧市嘉魚縣、茂名市電白區(qū)、眉山市仁壽縣、鶴壁市鶴山區(qū)、涼山德昌縣、撫順市新賓滿族自治縣、咸陽市長武縣、大理賓川縣
宿州市泗縣、杭州市富陽區(qū)、太原市陽曲縣、紅河紅河縣、保山市施甸縣
安陽市殷都區(qū)、六安市霍邱縣、遵義市播州區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、重慶市渝中區(qū)、濮陽市范縣、福州市臺江區(qū)、海北門源回族自治縣
玉溪市江川區(qū)、撫順市順城區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、呂梁市孝義市、東莞市麻涌鎮(zhèn)、廣州市黃埔區(qū)、菏澤市巨野縣、徐州市睢寧縣、惠州市博羅縣、佳木斯市樺川縣
文昌市抱羅鎮(zhèn)、東莞市南城街道、合肥市廬江縣、深圳市羅湖區(qū)、沈陽市康平縣、天津市河?xùn)|區(qū)
瀘州市納溪區(qū)、黔南平塘縣、湘西州永順縣、廣安市岳池縣、黔東南劍河縣、廣西來賓市象州縣、溫州市洞頭區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)
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)
懷化市辰溪縣、咸陽市秦都區(qū)、重慶市合川區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、忻州市岢嵐縣、營口市蓋州市
安順市平壩區(qū)、湛江市麻章區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、臨汾市曲沃縣、黑河市北安市、濟(jì)寧市任城區(qū)、漢中市略陽縣、濟(jì)寧市兗州區(qū)
重慶市渝中區(qū)、眉山市彭山區(qū)、成都市郫都區(qū)、天津市武清區(qū)、郴州市嘉禾縣、福州市福清市、三門峽市盧氏縣、洛陽市西工區(qū)、廣安市鄰水縣、佛山市順德區(qū)
廣西防城港市上思縣、綿陽市涪城區(qū)、雅安市石棉縣、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、懷化市鶴城區(qū)、商丘市梁園區(qū)、酒泉市敦煌市
果洛甘德縣、荊州市公安縣、北京市昌平區(qū)、九江市都昌縣、濰坊市青州市、溫州市龍灣區(qū)
太原市古交市、太原市迎澤區(qū)、中山市五桂山街道、昆明市呈貢區(qū)、泉州市洛江區(qū)、恩施州宣恩縣、平頂山市寶豐縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)
濟(jì)南市萊蕪區(qū)、黔西南安龍縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、無錫市宜興市、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、舟山市定海區(qū)、平頂山市葉縣、吉林市永吉縣
懷化市沅陵縣、上海市寶山區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、長春市南關(guān)區(qū)、荊州市石首市、宜昌市五峰土家族自治縣、延邊龍井市、日照市東港區(qū)、臨沂市羅莊區(qū)
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涼山會理市、株洲市蘆淞區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、鹽城市鹽都區(qū)、鹽城市阜寧縣、衡陽市衡山縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、常州市金壇區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、濟(jì)寧市泗水縣
連云港市灌南縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、綿陽市安州區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、果洛達(dá)日縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、太原市婁煩縣、邵陽市洞口縣、海東市平安區(qū)
安慶市迎江區(qū)、濟(jì)源市市轄區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、瀘州市瀘縣、肇慶市高要區(qū)、涼山布拖縣、十堰市茅箭區(qū)、瀘州市合江縣、遼源市龍山區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)
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內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、安陽市北關(guān)區(qū)、珠海市金灣區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市、白山市靖宇縣、曲靖市馬龍區(qū)、海東市平安區(qū)、天津市河北區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)
郴州市蘇仙區(qū)、佳木斯市湯原縣、蘇州市張家港市、廣西賀州市昭平縣、巴中市通江縣、阜新市清河門區(qū)、大同市云岡區(qū)、楚雄楚雄市、河源市東源縣、上海市楊浦區(qū)
廣西桂林市資源縣、涼山會理市、肇慶市封開縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、渭南市澄城縣、畢節(jié)市黔西市、懷化市洪江市
葫蘆島市興城市、臨汾市隰縣、吉安市新干縣、涼山金陽縣、紹興市上虞區(qū)
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邵陽市大祥區(qū)、上海市普陀區(qū)、鄭州市二七區(qū)、常州市天寧區(qū)、巴中市恩陽區(qū)
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泉州市鯉城區(qū)、臨夏臨夏縣、淮南市鳳臺縣、忻州市神池縣、普洱市景東彝族自治縣、湖州市吳興區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、雙鴨山市嶺東區(qū)、汕頭市南澳縣
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
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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(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，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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