山口山战记第二季，感受人类探索太空的伟大时刻各观看《今日汇总》
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深圳市(南山区、罗湖区、宝安区、光明区、盐田区、坪山区、龙华区、龙岗区、福田区)
长沙市(望城区、岳麓区、浏阳市、长沙县、雨花区、宁乡市、天心区、芙蓉区、开福区)
莆田市(城厢区、涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县)
扬州市(仪征市、高邮市、宝应县、江都区、广陵区、邗江区)
商洛市(镇安县、商南县、山阳县、洛南县、丹凤县、商州区、柞水县)
湘西土家族苗族自治州(保靖县、古丈县、泸溪县、吉首市、永顺县、龙山县、花垣县、凤凰县)
舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)
丽江市(华坪县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)
江门市(新会区、恩平市、开平市、江海区、鹤山市、台山市、蓬江区)
三门峡市(卢氏县、湖滨区、渑池县、义马市、陕州区、灵宝市)
海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)
泰安市(泰山区、肥城市、岱岳区、新泰市、宁阳县、东平县)
沧州市(泊头市、肃宁县、东光县、任丘市、黄骅市、吴桥县、盐山县、沧县、献县、新华区、运河区、河间市、海兴县、南皮县、青县、孟村回族自治县)
温州市(龙湾区、瑞安市、洞头区、龙港市、文成县、平阳县、鹿城区、泰顺县、乐清市、苍南县、永嘉县、瓯海区)
合肥市(瑶海区、长丰县、包河区、庐江县、肥东县、蜀山区、庐阳区、巢湖市、肥西县)
咸阳市(三原县、永寿县、武功县、杨陵区、兴平市、乾县、长武县、彬州市、旬邑县、礼泉县、泾阳县、渭城区、秦都区、淳化县)
德阳市(什邡市、旌阳区、绵竹市、中江县、广汉市、罗江区)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
连云港市(赣榆区、灌云县、连云区、灌南县、海州区、东海县)
昌都市(八宿县、左贡县、洛隆县、察雅县、卡若区、边坝县、江达县、芒康县、类乌齐县、丁青县、贡觉县)
东莞市
徐州市(丰县、邳州市、铜山区、新沂市、泉山区、沛县、鼓楼区、睢宁县、云龙区、贾汪区)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)
南通市(如东县、海门区、通州区、启东市、海安市、如皋市、崇川区)
杭州市(建德市、桐庐县、淳安县、萧山区、富阳区、余杭区、西湖区、钱塘区、拱墅区、上城区、滨江区、临安区、临平区)
淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)
新乡市(凤泉区、红旗区、辉县市、新乡县、卫滨区、长垣市、原阳县、获嘉县、牧野区、延津县、封丘县、卫辉市)
平凉市(崇信县、庄浪县、静宁县、崆峒区、华亭市、泾川县、灵台县)
云浮市(云城区、罗定市、新兴县、郁南县、云安区)
六安市(舒城县、金安区、金寨县、叶集区、霍山县、裕安区、霍邱县)
鸡西市(麻山区、城子河区、鸡东县、恒山区、梨树区、滴道区、鸡冠区、密山市、虎林市)
唐山市(曹妃甸区、滦州市、古冶区、丰润区、遵化市、滦南县、迁安市、丰南区、玉田县、路北区、路南区、乐亭县、开平区、迁西县)
贵港市(覃塘区、港南区、桂平市、平南县、港北区)
金华市(武义县、浦江县、东阳市、永康市、兰溪市、义乌市、金东区、磐安县、婺城区)
阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、黑水县、若尔盖县、松潘县、金川县、马尔康市、壤塘县、小金县、理县、汶川县、红原县、茂县、阿坝县)
临汾市(大宁县、翼城县、襄汾县、吉县、尧都区、永和县、曲沃县、霍州市、浮山县、蒲县、汾西县、安泽县、乡宁县、洪洞县、隰县、侯马市、古县)
保山市(腾冲市、施甸县、隆阳区、龙陵县、昌宁县)
牡丹江市(穆棱市、东宁市、阳明区、宁安市、西安区、林口县、爱民区、东安区、绥芬河市、海林市)
商丘市(睢县、夏邑县、梁园区、虞城县、民权县、睢阳区、宁陵县、永城市、柘城县)
定西市(漳县、安定区、通渭县、陇西县、渭源县、临洮县、岷县)
开封市(禹王台区、杞县、尉氏县、兰考县、龙亭区、顺河回族区、祥符区、通许县、鼓楼区)
新疆维吾尔自治区
廊坊市(三河市、大厂回族自治县、安次区、广阳区、香河县、永清县、文安县、固安县、大城县、霸州市)
运城市(绛县、河津市、新绛县、万荣县、闻喜县、盐湖区、垣曲县、芮城县、平陆县、稷山县、永济市、夏县、临猗县)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、突泉县、扎赉特旗)
攀枝花市(西区、盐边县、东区、仁和区、米易县)
达州市(开江县、通川区、大竹县、万源市、达川区、宣汉县、渠县)
黔东南苗族侗族自治州(施秉县、榕江县、雷山县、三穗县、岑巩县、麻江县、锦屏县、从江县、台江县、剑河县、凯里市、天柱县、黄平县、黎平县、丹寨县、镇远县)
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县)
张家口市(桥西区、宣化区、崇礼区、桥东区、怀安县、下花园区、康保县、万全区、尚义县、怀来县、张北县、赤城县、涿鹿县、沽源县、阳原县、蔚县)
内江市(资中县、市中区、隆昌市、威远县、东兴区)
呼和浩特市(回民区、玉泉区、土默特左旗、和林格尔县、赛罕区、新城区、武川县、托克托县、清水河县)
金昌市(永昌县、金川区)
马鞍山市(含山县、花山区、博望区、雨山区、和县、当涂县)
绍兴市(新昌县、嵊州市、诸暨市、上虞区、越城区、柯桥区)
嘉兴市(海盐县、海宁市、秀洲区、南湖区、桐乡市、嘉善县、平湖市)
松原市(长岭县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)
湛江市(霞山区、坡头区、麻章区、徐闻县、廉江市、雷州市、赤坎区、遂溪县、吴川市)
菏泽市(郓城县、定陶区、单县、鄄城县、东明县、成武县、曹县、牡丹区、巨野县)
枣庄市(滕州市、台儿庄区、山亭区、市中区、薛城区、峄城区)
七台河市(新兴区、茄子河区、桃山区、勃利县)
甘孜藏族自治州(道孚县、石渠县、九龙县、乡城县、炉霍县、理塘县、得荣县、泸定县、甘孜县、稻城县、白玉县、康定市、巴塘县、色达县、丹巴县、德格县、新龙县、雅江县)
长治市(黎城县、屯留区、长子县、沁县、武乡县、潞城区、上党区、平顺县、壶关县、潞州区、沁源县、襄垣县)
临夏回族自治州(康乐县、临夏县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏市、和政县、永靖县)
大庆市(大同区、龙凤区、萨尔图区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、肇源县、林甸县、红岗区)
南昌市(青云谱区、红谷滩区、进贤县、东湖区、西湖区、新建区、青山湖区、南昌县、安义县)
烟台市(福山区、牟平区、海阳市、龙口市、莱阳市、栖霞市、莱州市、莱山区、招远市、芝罘区、蓬莱区)
郑州市(巩义市、荥阳市、二七区、惠济区、登封市、中牟县、管城回族区、金水区、上街区、新郑市、中原区、新密市)
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黄山市(祁门县、黟县、屯溪区、歙县、休宁县、徽州区、黄山区)
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淮安市(清江浦区、金湖县、淮阴区、涟水县、盱眙县、洪泽区、淮安区)
玉树藏族自治州(治多县、称多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县、杂多县)
遵义市(红花岗区、汇川区、仁怀市、凤冈县、绥阳县、赤水市、播州区、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、余庆县、桐梓县、正安县)
界面新闻记者|肖芳
界面新闻编辑|文姝琪
多次因为热点事件的处理引发争议之后，抖音近日首次公开了算法原理。
据界面新闻了解，抖音安全与信任中心网站已上线试运营，正向用户、创作者、社会各界征集意见。该网站公开了抖音算法推荐系统的原理、用户行为背后的算法推荐逻辑以及平台人工治理识别各类风险等内容。
在此前举办的2025中国网络媒体论坛上，抖音总裁韩尚佑解释了公开算法推荐系统原理的原因。他表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。
抖音安全与信任中心网站也着重介绍了这部分内容：当用户打开抖音时，抖音的推荐算法会给候选视频打分，并把得分最高的视频推送给用户。用户在观看时可以对看到的视频做出各种互动，这些互动体现了用户对这个视频的感兴趣程度。比如，“看完了”就是一次反馈动作，“点赞”也是一次反馈动作。用户对观看的视频的每一次反馈，都会对内容流量产生影响。
抖音算法的核心逻辑就是通过预测用户行为概率和用户不同行为的价值权重来确定视频推荐优先级。
虽然推荐算法已并非新生事物，围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。但算法也有积极的一面，其提升了信息分发效率、促进信息流动，不能因为存在问题就被一棒子打死。
今年以来，抖音和今日头条陆续释放算法和平台治理的相关信息，试图通过增加透明性来破解算法引发的种种争议。
首次解释抖音算法不追求平台短期数据
从抖音公开的算法原理和算法特点来看，抖音的推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。
抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。
其中，协同过滤推荐算法是最经典的推荐算法。简单来说，协同过滤就是协同用户的行为，一起对海量的信息进行过滤，从中更加快速筛选出用户可能会产生行为（比如完播、点赞）的内容。比如，用户A观看了内容X、Y、Z，用户B观看了内容X、Z、W，这意味着X和Z之间就有较高的相似度，系统会根据用户对已观看或已评分内容的偏好，为用户推荐与这些内容相似的其他内容。其原理就是，找到和你兴趣相似的用户，把他们感兴趣的内容也推荐给你。
Wide&Deep模型是抖音推荐算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”，模型可直接学习并利用历史数据中物品或者特征的“共现频率”；Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，能够发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性。这个模型能够解决协同过滤算法推荐结果头部效应比较明显的问题。
算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。抖音平台治理体系包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。其中，人工主要负责“深度”，确保专业、敏感或疑难等问题尽可能精准研判。
在很多用户的认知中，算法会推荐一些博眼球甚至擦边的内容来提升用户使用时长和用户留存率。在4月15日举办的抖音开放日上，抖音方面首次对这个问题进行了解释。
抖音算法工程师刘畅表示，抖音更关注用户长期价值，而非追求平台的短期数据。为此，抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。
他同时还对引发争议较多的信息茧房问题进行了回应：为引导算法打破信息茧房，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度。
一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机探索、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。
从抖音对算法原理的一系列解释来看，其想强调的是算法的核心是以数学计算学习人类行为，它将用户对内容的具体偏好抽象为高维空间中的数学映射关系，而算法本身是没有偏好的。
这种解释并没有错，但算法带来的争议并不是简单的数学问题，而是夹杂着诸多社会热点事件本身引发的争议以及公众情绪，这才是消除公众误解的关键和难点。
打破算法争议，抖音仍需提升热点事件处置的透明性
回溯去年以来抖音和今日头条算法引发的争议，每一次都和具体的热点事件相关。
比如，在郭有才等网红走红过程中，一些网友的疑问在于，网红的走红是否由平台算法强推出来的。在一些热点新闻中，公众关心的是算法推荐是否加剧了谣言的传播、让谣言处理的难度提升。
在和界面新闻记者谈及抖音算法引发的争议时，多位抖音用户表示，相比于算法的数学原理，他们更关心的是平台对热点事件处置的透明性。
实际上，平台对热点事件处置的不透明加剧了公众对算法的误解。比如，在吴柳芳事件中，很多用户认为是平台通过算法推荐吴柳芳的擦边内容，带动其走红，进而质疑平台算法故意推荐擦边内容。而真实的情况是，在成为社会热点事件之前，吴柳芳在抖音上的流量和粉丝量一直较少，平台也并未对其进行推荐。其流量的增长是在该热点引发社会关注后，用户主动搜索导致的。
去年12月以来，抖音集团副总裁李亮开始在微博上活跃，多次解释算法的相关问题，并对吴柳芳事件、抖音用户把钱读成米等热点事件进行了回应，增加与公众的沟通。
但这还远远不够。比如在张兰封号事件中，虽然李亮在微博上解释封号的原因是当事人推荐不实信息进行商业炒作，但网友们仍然对判罚的尺度存在疑问，争议依然发酵数日。
针对公众关心且争议比较大的问题，抖音也在抖音安全与信任中心网站上进行了解释。目前，网站解释的问题包括“抖音为何突出收藏按钮”“App会窃听用户谈话吗”“网红是平台强推出来的吗”等。据界面新闻了解，抖音后续还将在该网站解释更多争议性问题。
一位抖音内部人士告诉界面新闻，抖音内部收集到了很多反馈信息，最终决定上线一个网站来和外界沟通，把已经做的工作向外界传递出去。
新闻结尾
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