夜独醉的流氓老师，感受前所未有的震撼体验与感官享受！各观看《今日汇总》
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全国服务区域：
池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县)
黑河市(爱辉区、孙吴县、嫩江市、北安市、逊克县、五大连池市)
长治市(武乡县、长子县、屯留区、壶关县、平顺县、上党区、黎城县、沁源县、沁县、襄垣县、潞城区、潞州区)
漯河市(源汇区、临颍县、郾城区、舞阳县、召陵区)
衡水市(饶阳县、深州市、安平县、景县、武邑县、阜城县、冀州区、故城县、桃城区、武强县、枣强县)
菏泽市(牡丹区、鄄城县、巨野县、成武县、单县、郓城县、东明县、定陶区、曹县)
哈尔滨市(通河县、南岗区、巴彦县、宾县、尚志市、道外区、五常市、呼兰区、道里区、双城区、平房区、方正县、阿城区、香坊区、松北区、木兰县、依兰县、延寿县)
北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)
阜新市(太平区、彰武县、阜新蒙古族自治县、细河区、海州区、新邱区、清河门区)
无锡市(新吴区、滨湖区、宜兴市、惠山区、江阴市、梁溪区、锡山区)
本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、明山区、南芬区)
济源市
徐州市(云龙区、沛县、新沂市、贾汪区、睢宁县、泉山区、丰县、邳州市、铜山区、鼓楼区)
张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、东胜区、乌审旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、准格尔旗、康巴什区、杭锦旗、达拉特旗)
湖州市(南浔区、德清县、安吉县、吴兴区、长兴县)
大理白族自治州(云龙县、宾川县、巍山彝族回族自治县、洱源县、弥渡县、漾濞彝族自治县、永平县、鹤庆县、剑川县、祥云县、南涧彝族自治县、大理市)
辽源市(西安区、龙山区、东丰县、东辽县)
白山市(浑江区、江源区、临江市、靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县)
芜湖市(无为市、弋江区、鸠江区、湾沚区、镜湖区、南陵县、繁昌区)
沈阳市(法库县、新民市、皇姑区、于洪区、铁西区、沈北新区、辽中区、康平县、沈河区、大东区、浑南区、苏家屯区、和平区)
合肥市(庐江县、瑶海区、长丰县、巢湖市、肥东县、包河区、庐阳区、肥西县、蜀山区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
南京市(鼓楼区、浦口区、六合区、江宁区、建邺区、高淳区、栖霞区、玄武区、秦淮区、雨花台区、溧水区)
乐山市(沙湾区、金口河区、沐川县、井研县、市中区、犍为县、五通桥区、夹江县、峨眉山市、马边彝族自治县、峨边彝族自治县)
淄博市(高青县、桓台县、临淄区、周村区、淄川区、张店区、博山区、沂源县)
锦州市(北镇市、黑山县、义县、古塔区、凌河区、凌海市、太和区)
宜宾市(翠屏区、兴文县、叙州区、筠连县、珙县、长宁县、江安县、屏山县、南溪区、高县)
聊城市(东昌府区、高唐县、茌平区、莘县、临清市、阳谷县、东阿县、冠县)
佛山市(三水区、南海区、顺德区、禅城区、高明区)
宁波市(慈溪市、镇海区、宁海县、余姚市、奉化区、海曙区、象山县、鄞州区、北仑区、江北区)
雅安市(天全县、汉源县、芦山县、雨城区、石棉县、宝兴县、荥经县、名山区)
舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县、定海区)
江门市(鹤山市、新会区、台山市、蓬江区、恩平市、开平市、江海区)
驻马店市(泌阳县、上蔡县、驿城区、汝南县、西平县、平舆县、正阳县、确山县、遂平县、新蔡县)
伊春市(丰林县、嘉荫县、铁力市、乌翠区、伊美区、友好区、金林区、汤旺县、南岔县、大箐山县)
泉州市(安溪县、德化县、南安市、洛江区、惠安县、晋江市、泉港区、石狮市、鲤城区、永春县、丰泽区、金门县)
海口市(琼山区、龙华区、美兰区、秀英区)
来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、合山市、象州县、兴宾区、忻城县)
长春市(南关区、榆树市、二道区、绿园区、朝阳区、双阳区、公主岭市、九台区、宽城区、农安县、德惠市)
果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、久治县、甘德县、玛多县、班玛县)
日照市(东港区、五莲县、岚山区、莒县)
巴中市(平昌县、南江县、通江县、恩阳区、巴州区)
达州市(万源市、大竹县、达川区、宣汉县、开江县、渠县、通川区)
遵义市(绥阳县、汇川区、播州区、凤冈县、仁怀市、红花岗区、正安县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、湄潭县、余庆县、赤水市、桐梓县、务川仡佬族苗族自治县)
齐齐哈尔市(碾子山区、克东县、讷河市、拜泉县、昂昂溪区、富拉尔基区、富裕县、甘南县、依安县、克山县、龙沙区、建华区、泰来县、龙江县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区)
贵港市(覃塘区、港南区、桂平市、平南县、港北区)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
濮阳市(华龙区、台前县、范县、南乐县、清丰县、濮阳县)
葫芦岛市(龙港区、绥中县、南票区、连山区、建昌县、兴城市)
威海市(乳山市、荣成市、文登区、环翠区)
烟台市(龙口市、芝罘区、福山区、牟平区、海阳市、莱山区、招远市、栖霞市、莱阳市、蓬莱区、莱州市)
唐山市(路南区、乐亭县、路北区、开平区、滦州市、丰润区、丰南区、迁安市、古冶区、玉田县、遵化市、迁西县、滦南县、曹妃甸区)
随州市(随县、曾都区、广水市)
临夏回族自治州(康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、东乡族自治县、和政县、临夏市、永靖县、广河县)
文山壮族苗族自治州(丘北县、西畴县、广南县、富宁县、麻栗坡县、文山市、砚山县、马关县)
沧州市(青县、任丘市、新华区、南皮县、河间市、运河区、盐山县、海兴县、献县、泊头市、黄骅市、肃宁县、沧县、吴桥县、孟村回族自治县、东光县)
五指山市(东方市、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、乐东黎族自治县、临高县、万宁市、陵水黎族自治县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、定安县、琼海市、文昌市、白沙黎族自治县)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、兴义市、兴仁市、晴隆县、普安县、望谟县、册亨县、贞丰县)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
汉中市(留坝县、西乡县、城固县、汉台区、佛坪县、宁强县、南郑区、洋县、镇巴县、勉县、略阳县)
清远市(英德市、连州市、清新区、连南瑶族自治县、佛冈县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、清城区)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
嘉兴市(平湖市、嘉善县、海盐县、海宁市、桐乡市、秀洲区、南湖区)
台州市(路桥区、临海市、玉环市、三门县、温岭市、天台县、黄岩区、椒江区、仙居县)
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抚州市(广昌县、崇仁县、乐安县、南丰县、东乡区、临川区、金溪县、黎川县、南城县、宜黄县、资溪县)
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绵阳市(北川羌族自治县、游仙区、盐亭县、平武县、江油市、三台县、梓潼县、安州区、涪城区)
楚雄彝族自治州(双柏县、禄丰市、永仁县、大姚县、姚安县、元谋县、武定县、牟定县、楚雄市、南华县)
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兰州市(城关区、皋兰县、红古区、安宁区、榆中县、七里河区、永登县、西固区)
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吴忠市(红寺堡区、同心县、利通区、青铜峡市、盐池县)
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湘潭市(湘潭县、韶山市、湘乡市、雨湖区、岳塘区)
北京市(延庆区、通州区、东城区、西城区、石景山区、丰台区、大兴区、顺义区、门头沟区、昌平区、平谷区、怀柔区、密云区、朝阳区、房山区、海淀区)
大庆市(林甸县、萨尔图区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、肇州县、让胡路区、大同区、龙凤区)
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德州市(夏津县、宁津县、临邑县、平原县、乐陵市、德城区、庆云县、齐河县、武城县、陵城区、禹城市)
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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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