李毅吧动态第138期:让你爱不释手的精彩剧情与角色！

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石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

运城市(新绛县、万荣县、平陆县、垣曲县、临猗县、芮城县、绛县、闻喜县、河津市、永济市、稷山县、盐湖区、夏县)

新余市(渝水区、分宜县)

阜新市(阜新蒙古族自治县、细河区、彰武县、太平区、清河门区、新邱区、海州区)  漯河市(源汇区、召陵区、舞阳县、临颍县、郾城区)

阿里地区(札达县、日土县、普兰县、革吉县、措勤县、改则县、噶尔县)

营口市(站前区、老边区、大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、盖州市)

宿迁市(沭阳县、泗阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区)牡丹江市(林口县、穆棱市、宁安市、东宁市、绥芬河市、海林市、东安区、爱民区、阳明区、西安区)

邯郸市(峰峰矿区、磁县、临漳县、魏县、成安县、鸡泽县、丛台区、曲周县、永年区、复兴区、馆陶县、肥乡区、涉县、武安市、广平县、邱县、邯山区、大名县)  天水市(秦安县、张家川回族自治县、清水县、麦积区、秦州区、甘谷县、武山县)

桂林市(龙胜各族自治县、象山区、叠彩区、七星区、资源县、永福县、全州县、秀峰区、荔浦市、灵川县、平乐县、恭城瑶族自治县、雁山区、阳朔县、灌阳县、兴安县、临桂区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

漳州市(漳浦县、东山县、龙文区、华安县、南靖县、长泰区、龙海区、平和县、芗城区、云霄县、诏安县)

齐齐哈尔市(铁锋区、克东县、泰来县、龙江县、龙沙区、克山县、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、依安县、富拉尔基区、甘南县、建华区、富裕县、碾子山区、拜泉县、讷河市)

九江市(修水县、庐山市、濂溪区、共青城市、武宁县、永修县、柴桑区、德安县、瑞昌市、湖口县、彭泽县、都昌县、浔阳区)

庆阳市(环县、西峰区、宁县、正宁县、镇原县、合水县、庆城县、华池县)

抚州市(黎川县、资溪县、宜黄县、南城县、临川区、南丰县、金溪县、东乡区、崇仁县、乐安县、广昌县)

伊犁哈萨克自治州(伊宁市、新源县、尼勒克县、奎屯市、霍城县、昭苏县、伊宁县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、巩留县、特克斯县)

本溪市(溪湖区、平山区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、明山区)

澳门特别行政区

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、同德县、共和县、贵南县)

大连市(甘井子区、普兰店区、沙河口区、庄河市、西岗区、金州区、旅顺口区、中山区、长海县、瓦房店市)

广州市(白云区、增城区、南沙区、花都区、番禺区、天河区、荔湾区、越秀区、黄埔区、海珠区、从化区)

日照市(岚山区、五莲县、莒县、东港区)

廊坊市(霸州市、固安县、广阳区、香河县、安次区、永清县、三河市、大城县、文安县、大厂回族自治县)

西安市(周至县、鄠邑区、高陵区、未央区、长安区、临潼区、莲湖区、碑林区、阎良区、蓝田县、新城区、灞桥区、雁塔区)

延边朝鲜族自治州(和龙市、珲春市、延吉市、龙井市、图们市、汪清县、敦化市、安图县)

那曲市(安多县、嘉黎县、聂荣县、申扎县、比如县、色尼区、班戈县、尼玛县、双湖县、索县、巴青县)

楚雄彝族自治州(大姚县、南华县、双柏县、武定县、禄丰市、牟定县、楚雄市、永仁县、姚安县、元谋县)

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赣州市(安远县、寻乌县、上犹县、定南县、全南县、瑞金市、赣县区、崇义县、大余县、于都县、会昌县、南康区、石城县、信丰县、章贡区、兴国县、龙南市、宁都县)

安阳市(内黄县、林州市、文峰区、安阳县、汤阴县、龙安区、殷都区、北关区、滑县)

安顺市(西秀区、关岭布依族苗族自治县、普定县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县)

曲靖市(富源县、宣威市、马龙区、会泽县、陆良县、罗平县、沾益区、师宗县、麒麟区)  达州市(宣汉县、大竹县、通川区、开江县、万源市、渠县、达川区)

舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)

怀化市(溆浦县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、沅陵县、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、会同县、中方县、鹤城区、通道侗族自治县)

安康市(镇坪县、石泉县、白河县、岚皋县、平利县、宁陕县、紫阳县、汉滨区、旬阳市、汉阴县)许昌市(襄城县、魏都区、鄢陵县、禹州市、长葛市、建安区)

阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、马尔康市、红原县、金川县、九寨沟县、壤塘县、汶川县、黑水县、松潘县、理县、小金县、茂县、阿坝县)  开封市(尉氏县、祥符区、禹王台区、杞县、龙亭区、兰考县、通许县、顺河回族区、鼓楼区)

鹤岗市(东山区、萝北县、向阳区、南山区、工农区、兴安区、兴山区、绥滨县)

嘉兴市(嘉善县、海宁市、桐乡市、南湖区、秀洲区、海盐县、平湖市)

泰安市(泰山区、肥城市、岱岳区、东平县、新泰市、宁阳县)马鞍山市(花山区、含山县、博望区、当涂县、和县、雨山区)

盐城市(响水县、滨海县、亭湖区、建湖县、大丰区、阜宁县、东台市、射阳县、盐都区)

丹东市(东港市、元宝区、宽甸满族自治县、振兴区、凤城市、振安区)

崇左市(凭祥市、扶绥县、江州区、大新县、天等县、龙州县、宁明县)

锦州市(义县、凌河区、太和区、黑山县、凌海市、北镇市、古塔区)

晋中市(太谷区、榆次区、平遥县、灵石县、祁县、昔阳县、和顺县、左权县、介休市、寿阳县、榆社县)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、凉州区、古浪县)

临夏回族自治州(广河县、和政县、临夏县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、永靖县、康乐县)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗)

广安市(武胜县、华蓥市、岳池县、广安区、邻水县、前锋区)

黄石市(黄石港区、西塞山区、阳新县、大冶市、铁山区、下陆区)

周口市(太康县、鹿邑县、川汇区、郸城县、商水县、项城市、沈丘县、淮阳区、扶沟县、西华县)

宿州市(灵璧县、砀山县、埇桥区、萧县、泗县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)

汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)

岳阳市(临湘市、汨罗市、岳阳县、平江县、华容县、湘阴县、君山区、岳阳楼区、云溪区)

晋城市(城区、沁水县、泽州县、高平市、陵川县、阳城县)

　　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。