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维修服务客户反馈循环，持续改进：建立客户反馈循环机制，定期收集并分析客户反馈，将改进意见融入服务流程，实现服务质量的持续提升。
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大连市(金州区、西岗区、庄河市、长海县、沙河口区、瓦房店市、普兰店区、中山区、甘井子区、旅顺口区)
韶关市(南雄市、仁化县、乳源瑶族自治县、曲江区、乐昌市、新丰县、武江区、浈江区、始兴县、翁源县)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
安庆市(大观区、太湖县、迎江区、桐城市、宿松县、岳西县、宜秀区、潜山市、怀宁县、望江县)
金昌市(永昌县、金川区)
蚌埠市(禹会区、淮上区、固镇县、五河县、怀远县、龙子湖区、蚌山区)
邯郸市(馆陶县、鸡泽县、涉县、武安市、广平县、永年区、临漳县、峰峰矿区、成安县、大名县、丛台区、魏县、邱县、邯山区、曲周县、复兴区、磁县、肥乡区)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)
丹东市(凤城市、振安区、元宝区、东港市、宽甸满族自治县、振兴区)
达州市(万源市、渠县、大竹县、达川区、开江县、通川区、宣汉县)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)
商洛市(柞水县、洛南县、山阳县、丹凤县、商南县、商州区、镇安县)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
滨州市(滨城区、无棣县、沾化区、博兴县、邹平市、惠民县、阳信县)
锦州市(太和区、古塔区、黑山县、北镇市、凌海市、义县、凌河区)
汉中市(城固县、西乡县、勉县、略阳县、镇巴县、汉台区、宁强县、留坝县、洋县、佛坪县、南郑区)
临夏回族自治州(临夏市、和政县、广河县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、康乐县、东乡族自治县)
揭阳市(揭东区、揭西县、榕城区、惠来县、普宁市)
安阳市(安阳县、汤阴县、殷都区、内黄县、滑县、林州市、文峰区、龙安区、北关区)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)
抚顺市(抚顺县、东洲区、清原满族自治县、顺城区、新宾满族自治县、新抚区、望花区)
新疆维吾尔自治区
广州市(番禺区、花都区、黄埔区、从化区、荔湾区、天河区、越秀区、增城区、海珠区、南沙区、白云区)
永州市(江华瑶族自治县、宁远县、东安县、江永县、双牌县、零陵区、冷水滩区、祁阳市、道县、蓝山县、新田县)
盐城市(亭湖区、射阳县、滨海县、盐都区、建湖县、阜宁县、东台市、响水县、大丰区)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、杭锦后旗、磴口县、五原县、临河区、乌拉特中旗、乌拉特前旗)
杭州市(余杭区、淳安县、萧山区、钱塘区、临安区、建德市、滨江区、桐庐县、上城区、富阳区、临平区、西湖区、拱墅区)
宜宾市(屏山县、高县、筠连县、江安县、兴文县、长宁县、珙县、翠屏区、叙州区、南溪区)
烟台市(蓬莱区、莱州市、龙口市、莱阳市、芝罘区、牟平区、栖霞市、招远市、莱山区、海阳市、福山区)
桂林市(全州县、秀峰区、平乐县、灵川县、永福县、灌阳县、恭城瑶族自治县、叠彩区、荔浦市、阳朔县、雁山区、兴安县、资源县、象山区、七星区、龙胜各族自治县、临桂区)
菏泽市(单县、定陶区、牡丹区、郓城县、鄄城县、成武县、巨野县、曹县、东明县)
丽水市(松阳县、龙泉市、缙云县、青田县、遂昌县、云和县、莲都区、庆元县、景宁畲族自治县)
大理白族自治州(宾川县、永平县、巍山彝族回族自治县、大理市、鹤庆县、云龙县、漾濞彝族自治县、剑川县、祥云县、南涧彝族自治县、弥渡县、洱源县)
河源市(龙川县、连平县、东源县、紫金县、和平县、源城区)
阜阳市(颍上县、颍泉区、界首市、阜南县、颍东区、临泉县、太和县、颍州区)
廊坊市(安次区、大城县、霸州市、固安县、香河县、广阳区、大厂回族自治县、文安县、三河市、永清县)
银川市(西夏区、永宁县、兴庆区、灵武市、贺兰县、金凤区)
鹤岗市(兴安区、东山区、萝北县、兴山区、向阳区、工农区、绥滨县、南山区)
东莞市
防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)
玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、华宁县、通海县、澄江市、峨山彝族自治县、江川区、易门县、新平彝族傣族自治县)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、溆浦县、沅陵县、洪江市、麻阳苗族自治县、会同县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、鹤城区、中方县)
黔东南苗族侗族自治州(三穗县、凯里市、榕江县、剑河县、麻江县、天柱县、施秉县、台江县、雷山县、黄平县、镇远县、丹寨县、锦屏县、从江县、岑巩县、黎平县)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、尉犁县、和硕县、轮台县、且末县、和静县、库尔勒市、焉耆回族自治县、博湖县)
吉安市(遂川县、永新县、新干县、安福县、吉安县、井冈山市、吉水县、万安县、峡江县、泰和县、吉州区、永丰县、青原区)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
成都市(简阳市、金堂县、武侯区、都江堰市、邛崃市、金牛区、温江区、崇州市、成华区、锦江区、郫都区、彭州市、蒲江县、大邑县、新津区、青白江区、双流区、青羊区、新都区、龙泉驿区)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、瑞丽市、陇川县、梁河县)
石河子市(白杨市、昆玉市、图木舒克市、阿拉尔市、北屯市、五家渠市、可克达拉市、新星市、胡杨河市、双河市、铁门关市)
沈阳市(康平县、和平区、大东区、法库县、于洪区、沈北新区、苏家屯区、浑南区、皇姑区、新民市、铁西区、辽中区、沈河区)
焦作市(武陟县、博爱县、温县、沁阳市、解放区、中站区、孟州市、马村区、山阳区、修武县)
昆明市(禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、东川区、官渡区、西山区、石林彝族自治县、宜良县、安宁市、呈贡区、盘龙区、五华区、富民县、寻甸回族彝族自治县、晋宁区)
宿迁市(宿城区、泗洪县、泗阳县、宿豫区、沭阳县)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、理县、汶川县、阿坝县、茂县、马尔康市、小金县、九寨沟县、若尔盖县、壤塘县、金川县、红原县、松潘县)
绍兴市(越城区、新昌县、诸暨市、上虞区、嵊州市、柯桥区)
阜新市(海州区、新邱区、清河门区、彰武县、阜新蒙古族自治县、太平区、细河区)
许昌市(建安区、襄城县、长葛市、禹州市、鄢陵县、魏都区)
鹤壁市(鹤山区、淇县、山城区、淇滨区、浚县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、哈巴河县、富蕴县、布尔津县、青河县、吉木乃县、福海县)
白山市(江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、抚松县、浑江区)
庆阳市(西峰区、华池县、庆城县、正宁县、镇原县、合水县、宁县、环县)
渭南市(华阴市、合阳县、澄城县、临渭区、富平县、大荔县、华州区、韩城市、潼关县、白水县、蒲城县)
运城市(芮城县、稷山县、河津市、临猗县、垣曲县、夏县、平陆县、新绛县、永济市、绛县、盐湖区、万荣县、闻喜县)
拉萨市(当雄县、墨竹工卡县、达孜区、曲水县、堆龙德庆区、城关区、林周县、尼木县)
山南市(措美县、错那市、隆子县、扎囊县、浪卡子县、洛扎县、曲松县、加查县、桑日县、乃东区、贡嘎县、琼结县)
乐山市(沙湾区、金口河区、井研县、市中区、沐川县、峨眉山市、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、犍为县、五通桥区、夹江县)
武汉市(硚口区、江夏区、洪山区、东西湖区、黄陂区、汉阳区、汉南区、新洲区、江岸区、武昌区、江汉区、蔡甸区、青山区)
南京市(溧水区、六合区、栖霞区、雨花台区、玄武区、鼓楼区、浦口区、高淳区、建邺区、江宁区、秦淮区)
宁波市(慈溪市、宁海县、海曙区、镇海区、象山县、奉化区、北仑区、余姚市、鄞州区、江北区)
漳州市(龙文区、东山县、芗城区、长泰区、漳浦县、平和县、云霄县、诏安县、华安县、龙海区、南靖县)
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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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