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个性化维修建议，满足客户需求：根据客户家电的具体情况和需求，我们提供个性化的维修建议，包括预防性维护、升级建议等，确保客户家电长期稳定运行。
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全国服务区域：
南充市(西充县、仪陇县、高坪区、蓬安县、顺庆区、南部县、营山县、阆中市、嘉陵区)
成都市(新都区、青白江区、简阳市、崇州市、都江堰市、青羊区、邛崃市、武侯区、新津区、金牛区、金堂县、双流区、彭州市、龙泉驿区、蒲江县、成华区、大邑县、锦江区、温江区、郫都区)
大连市(甘井子区、普兰店区、长海县、瓦房店市、旅顺口区、庄河市、金州区、中山区、沙河口区、西岗区)
宁波市(奉化区、海曙区、慈溪市、镇海区、北仑区、鄞州区、江北区、象山县、余姚市、宁海县)
上海市(嘉定区、浦东新区、杨浦区、闵行区、黄浦区、虹口区、松江区、静安区、金山区、长宁区、宝山区、青浦区、崇明区、奉贤区、普陀区、徐汇区)
攀枝花市(西区、米易县、盐边县、仁和区、东区)
临汾市(永和县、安泽县、古县、尧都区、乡宁县、翼城县、吉县、侯马市、曲沃县、浮山县、霍州市、汾西县、洪洞县、隰县、襄汾县、蒲县、大宁县)
保山市(隆阳区、腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县)
贺州市(平桂区、昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、八步区)
汕头市(龙湖区、金平区、潮南区、南澳县、濠江区、澄海区、潮阳区)
聊城市(东昌府区、莘县、临清市、冠县、高唐县、茌平区、阳谷县、东阿县)
巴中市(南江县、恩阳区、通江县、巴州区、平昌县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)
菏泽市(曹县、单县、鄄城县、东明县、巨野县、定陶区、牡丹区、郓城县、成武县)
衡阳市(祁东县、石鼓区、南岳区、衡南县、衡山县、蒸湘区、衡阳县、珠晖区、常宁市、耒阳市、衡东县、雁峰区)
安顺市(平坝区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、普定县、镇宁布依族苗族自治县)
东营市(利津县、东营区、河口区、广饶县、垦利区)
太原市(晋源区、尖草坪区、清徐县、古交市、万柏林区、娄烦县、杏花岭区、小店区、迎泽区、阳曲县)
牡丹江市(林口县、宁安市、爱民区、东安区、东宁市、海林市、绥芬河市、阳明区、西安区、穆棱市)
南阳市(新野县、卧龙区、西峡县、社旗县、镇平县、邓州市、淅川县、桐柏县、宛城区、内乡县、唐河县、南召县、方城县)
普洱市(澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县)
赤峰市(阿鲁科尔沁旗、松山区、敖汉旗、克什克腾旗、巴林左旗、喀喇沁旗、元宝山区、宁城县、翁牛特旗、红山区、巴林右旗、林西县)
商洛市(丹凤县、洛南县、柞水县、商南县、山阳县、镇安县、商州区)
荆门市(东宝区、钟祥市、京山市、掇刀区、沙洋县)
吕梁市(交城县、离石区、临县、岚县、文水县、交口县、汾阳市、中阳县、方山县、石楼县、孝义市、兴县、柳林县)
石河子市(胡杨河市、北屯市、白杨市、可克达拉市、昆玉市、阿拉尔市、新星市、图木舒克市、五家渠市、双河市、铁门关市)
舟山市(嵊泗县、岱山县、定海区、普陀区)
南京市(栖霞区、六合区、高淳区、江宁区、雨花台区、秦淮区、溧水区、浦口区、鼓楼区、建邺区、玄武区)
池州市(石台县、贵池区、青阳县、东至县)
长治市(武乡县、沁县、长子县、潞州区、潞城区、黎城县、襄垣县、屯留区、壶关县、平顺县、上党区、沁源县)
邵阳市(城步苗族自治县、北塔区、邵东市、大祥区、绥宁县、新宁县、洞口县、双清区、武冈市、新邵县、隆回县、邵阳县)
昭通市(绥江县、鲁甸县、镇雄县、永善县、大关县、巧家县、水富市、昭阳区、彝良县、威信县、盐津县)
云浮市(云安区、罗定市、郁南县、新兴县、云城区)
亳州市(涡阳县、利辛县、谯城区、蒙城县)
信阳市(光山县、息县、潢川县、新县、浉河区、淮滨县、固始县、平桥区、罗山县、商城县)
常德市(武陵区、石门县、临澧县、津市市、汉寿县、澧县、鼎城区、安乡县、桃源县)
济源市
石家庄市(正定县、晋州市、鹿泉区、赵县、井陉矿区、新华区、高邑县、灵寿县、平山县、长安区、元氏县、行唐县、赞皇县、栾城区、新乐市、藁城区、井陉县、辛集市、无极县、深泽县、桥西区、裕华区)
咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、通山县、赤壁市、咸安区、通城县)
宿州市(砀山县、埇桥区、萧县、灵璧县、泗县)
随州市(曾都区、广水市、随县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
嘉峪关市
三沙市(西沙区、南沙区)
双鸭山市(宝山区、友谊县、尖山区、岭东区、宝清县、四方台区、集贤县、饶河县)
濮阳市(范县、南乐县、濮阳县、华龙区、清丰县、台前县)
河池市(南丹县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、天峨县、凤山县、罗城仫佬族自治县、宜州区、金城江区、环江毛南族自治县)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
嘉兴市(海盐县、南湖区、桐乡市、嘉善县、海宁市、秀洲区、平湖市)
西藏自治区
汉中市(城固县、洋县、汉台区、略阳县、留坝县、西乡县、南郑区、镇巴县、勉县、佛坪县、宁强县)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)
兰州市(西固区、皋兰县、红古区、七里河区、永登县、榆中县、安宁区、城关区)
扬州市(仪征市、邗江区、高邮市、江都区、广陵区、宝应县)
哈尔滨市(依兰县、道外区、方正县、巴彦县、呼兰区、南岗区、木兰县、香坊区、宾县、尚志市、五常市、延寿县、松北区、平房区、道里区、双城区、通河县、阿城区)
广安市(邻水县、岳池县、前锋区、广安区、武胜县、华蓥市)
广元市(朝天区、剑阁县、苍溪县、青川县、昭化区、利州区、旺苍县)
赣州市(兴国县、全南县、会昌县、安远县、龙南市、南康区、章贡区、宁都县、于都县、信丰县、崇义县、寻乌县、赣县区、上犹县、大余县、定南县、石城县、瑞金市)
南昌市(新建区、青山湖区、进贤县、安义县、西湖区、南昌县、红谷滩区、青云谱区、东湖区)
鹤岗市(萝北县、工农区、兴安区、兴山区、南山区、向阳区、绥滨县、东山区)
眉山市(丹棱县、仁寿县、东坡区、彭山区、青神县、洪雅县)
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晋城市(城区、阳城县、陵川县、沁水县、泽州县、高平市)
南平市(建瓯市、浦城县、松溪县、延平区、建阳区、邵武市、武夷山市、顺昌县、光泽县、政和县)
甘孜藏族自治州(德格县、色达县、泸定县、炉霍县、甘孜县、道孚县、巴塘县、白玉县、丹巴县、稻城县、理塘县、新龙县、九龙县、得荣县、雅江县、乡城县、石渠县、康定市)
长沙市(望城区、雨花区、宁乡市、岳麓区、天心区、开福区、长沙县、浏阳市、芙蓉区)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
上饶市(广信区、弋阳县、万年县、信州区、鄱阳县、婺源县、横峰县、玉山县、德兴市、余干县、广丰区、铅山县)
娄底市(涟源市、新化县、双峰县、冷水江市、娄星区)
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平凉市(静宁县、崇信县、泾川县、华亭市、灵台县、庄浪县、崆峒区)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、奎屯市、霍城县、昭苏县、特克斯县、伊宁县、尼勒克县、霍尔果斯市、新源县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市)
咸阳市(秦都区、泾阳县、渭城区、乾县、武功县、永寿县、杨陵区、礼泉县、兴平市、旬邑县、长武县、三原县、彬州市、淳化县)
三门峡市(渑池县、湖滨区、卢氏县、陕州区、灵宝市、义马市)
遵义市(汇川区、仁怀市、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、播州区、习水县、湄潭县、红花岗区、赤水市、正安县、余庆县、桐梓县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县)
通化市(柳河县、梅河口市、东昌区、通化县、集安市、辉南县、二道江区)
海南藏族自治州(同德县、贵南县、贵德县、共和县、兴海县)
泰安市(泰山区、新泰市、岱岳区、宁阳县、东平县、肥城市)
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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