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维修服务紧急响应团队，应对突发故障：组建维修服务紧急响应团队，24小时待命，快速响应客户紧急维修需求，确保家电及时恢复正常使用。
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全国服务区域：
内江市(隆昌市、市中区、资中县、东兴区、威远县)
塔城地区(托里县、乌苏市、沙湾市、裕民县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县)
大理白族自治州(祥云县、鹤庆县、剑川县、大理市、巍山彝族回族自治县、云龙县、南涧彝族自治县、洱源县、漾濞彝族自治县、弥渡县、宾川县、永平县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
宝鸡市(扶风县、凤县、麟游县、金台区、凤翔区、陇县、渭滨区、陈仓区、千阳县、岐山县、太白县、眉县)
毕节市(大方县、赫章县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、七星关区、黔西市、金沙县)
昌吉回族自治州(阜康市、奇台县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、玛纳斯县、昌吉市)
舟山市(定海区、岱山县、嵊泗县、普陀区)
泸州市(古蔺县、泸县、龙马潭区、江阳区、叙永县、合江县、纳溪区)
盘锦市(大洼区、盘山县、兴隆台区、双台子区)
黔东南苗族侗族自治州(天柱县、施秉县、镇远县、黄平县、黎平县、凯里市、锦屏县、雷山县、台江县、榕江县、剑河县、从江县、三穗县、麻江县、岑巩县、丹寨县)
安庆市(潜山市、宿松县、岳西县、怀宁县、迎江区、桐城市、大观区、望江县、宜秀区、太湖县)
连云港市(东海县、海州区、灌云县、连云区、灌南县、赣榆区)
绥化市(兰西县、青冈县、绥棱县、庆安县、安达市、肇东市、明水县、望奎县、海伦市、北林区)
百色市(德保县、西林县、田阳区、隆林各族自治县、乐业县、那坡县、右江区、平果市、凌云县、田东县、靖西市、田林县)
眉山市(丹棱县、洪雅县、彭山区、仁寿县、青神县、东坡区)
淮安市(盱眙县、金湖县、淮安区、洪泽区、涟水县、清江浦区、淮阴区)
滨州市(邹平市、滨城区、惠民县、无棣县、阳信县、沾化区、博兴县)
上海市(松江区、徐汇区、虹口区、崇明区、普陀区、闵行区、金山区、宝山区、青浦区、黄浦区、浦东新区、静安区、嘉定区、奉贤区、长宁区、杨浦区)
泰州市(姜堰区、泰兴市、靖江市、兴化市、海陵区、高港区)
邢台市(任泽区、柏乡县、临城县、南宫市、内丘县、信都区、宁晋县、清河县、襄都区、威县、临西县、平乡县、广宗县、新河县、南和区、隆尧县、沙河市、巨鹿县)
宜春市(樟树市、奉新县、靖安县、丰城市、上高县、高安市、铜鼓县、袁州区、宜丰县、万载县)
六安市(舒城县、霍邱县、金安区、霍山县、裕安区、叶集区、金寨县)
黄石市(阳新县、西塞山区、大冶市、黄石港区、下陆区、铁山区)
衡阳市(蒸湘区、常宁市、雁峰区、石鼓区、耒阳市、衡东县、祁东县、衡阳县、珠晖区、衡山县、南岳区、衡南县)
铜陵市(枞阳县、义安区、铜官区、郊区)
保山市(隆阳区、龙陵县、施甸县、昌宁县、腾冲市)
厦门市(集美区、翔安区、思明区、海沧区、湖里区、同安区)
阿勒泰地区(福海县、布尔津县、阿勒泰市、富蕴县、青河县、哈巴河县、吉木乃县)
朔州市(平鲁区、朔城区、怀仁市、山阴县、应县、右玉县)
晋中市(祁县、太谷区、平遥县、昔阳县、左权县、灵石县、介休市、榆社县、寿阳县、榆次区、和顺县)
牡丹江市(海林市、爱民区、西安区、林口县、东宁市、穆棱市、阳明区、东安区、宁安市、绥芬河市)
山南市(隆子县、错那市、浪卡子县、乃东区、琼结县、曲松县、加查县、贡嘎县、扎囊县、措美县、桑日县、洛扎县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、敦化市、延吉市、图们市、和龙市、珲春市、安图县、龙井市)
长治市(武乡县、屯留区、长子县、襄垣县、壶关县、沁县、上党区、平顺县、潞州区、黎城县、沁源县、潞城区)
保定市(顺平县、唐县、莲池区、清苑区、定兴县、安新县、博野县、高阳县、涞源县、安国市、满城区、徐水区、涿州市、涞水县、雄县、蠡县、定州市、高碑店市、容城县、阜平县、易县、曲阳县、竞秀区、望都县)
漳州市(平和县、龙文区、长泰区、南靖县、漳浦县、云霄县、龙海区、芗城区、诏安县、华安县、东山县)
娄底市(双峰县、涟源市、新化县、冷水江市、娄星区)
凉山彝族自治州(喜德县、金阳县、普格县、德昌县、甘洛县、西昌市、木里藏族自治县、宁南县、美姑县、盐源县、布拖县、会理市、冕宁县、雷波县、会东县、越西县、昭觉县)
鹤壁市(淇滨区、浚县、淇县、鹤山区、山城区)
榆林市(佳县、神木市、横山区、子洲县、榆阳区、府谷县、米脂县、定边县、靖边县、吴堡县、绥德县、清涧县)
铜仁市(思南县、石阡县、松桃苗族自治县、江口县、万山区、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、德江县、碧江区)
漯河市(郾城区、舞阳县、召陵区、源汇区、临颍县)
白银市(会宁县、白银区、靖远县、景泰县、平川区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、茫崖市、天峻县、乌兰县、格尔木市、都兰县)
宜宾市(长宁县、江安县、高县、屏山县、南溪区、兴文县、叙州区、翠屏区、筠连县、珙县)
泉州市(南安市、惠安县、晋江市、金门县、泉港区、石狮市、永春县、洛江区、鲤城区、德化县、丰泽区、安溪县)
平凉市(华亭市、泾川县、灵台县、庄浪县、崇信县、崆峒区、静宁县)
宁波市(镇海区、余姚市、宁海县、奉化区、海曙区、鄞州区、北仑区、象山县、慈溪市、江北区)
兰州市(西固区、七里河区、安宁区、永登县、城关区、红古区、皋兰县、榆中县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区、长岭县、扶余市)
玉林市(容县、陆川县、玉州区、福绵区、兴业县、北流市、博白县)
杭州市(钱塘区、富阳区、余杭区、临安区、临平区、建德市、拱墅区、滨江区、萧山区、淳安县、桐庐县、上城区、西湖区)
衡水市(安平县、枣强县、冀州区、深州市、故城县、景县、桃城区、饶阳县、武邑县、阜城县、武强县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
银川市(灵武市、永宁县、金凤区、西夏区、兴庆区、贺兰县)
昌都市(芒康县、左贡县、察雅县、洛隆县、边坝县、丁青县、卡若区、江达县、类乌齐县、贡觉县、八宿县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
吴忠市(红寺堡区、盐池县、利通区、青铜峡市、同心县)
衢州市(江山市、常山县、柯城区、开化县、衢江区、龙游县)
十堰市(茅箭区、郧西县、丹江口市、房县、张湾区、郧阳区、竹山县、竹溪县)
德阳市(中江县、旌阳区、什邡市、广汉市、绵竹市、罗江区)
大连市(旅顺口区、中山区、长海县、普兰店区、甘井子区、金州区、瓦房店市、西岗区、沙河口区、庄河市)
清远市(连南瑶族自治县、清新区、连山壮族瑶族自治县、英德市、佛冈县、阳山县、清城区、连州市)
儋州市
三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、望谟县、兴义市、册亨县、贞丰县、兴仁市、晴隆县、安龙县)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
渭南市(临渭区、白水县、富平县、韩城市、华阴市、蒲城县、潼关县、大荔县、合阳县、澄城县、华州区)
甘孜藏族自治州(雅江县、理塘县、乡城县、炉霍县、道孚县、丹巴县、巴塘县、稻城县、甘孜县、康定市、泸定县、新龙县、德格县、得荣县、色达县、白玉县、石渠县、九龙县)
玉溪市(峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、通海县、易门县、华宁县、红塔区)
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拉萨市(曲水县、尼木县、达孜区、墨竹工卡县、林周县、当雄县、城关区、堆龙德庆区)
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湛江市(遂溪县、霞山区、雷州市、吴川市、坡头区、廉江市、赤坎区、徐闻县、麻章区)
鞍山市(千山区、铁东区、立山区、铁西区、岫岩满族自治县、台安县、海城市)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、恩施市、鹤峰县、来凤县、宣恩县、建始县、咸丰县)
东营市(垦利区、利津县、东营区、广饶县、河口区)
滁州市(南谯区、明光市、凤阳县、琅琊区、天长市、全椒县、定远县、来安县)
佳木斯市(汤原县、桦南县、富锦市、桦川县、东风区、前进区、抚远市、同江市、向阳区、郊区)
亳州市(蒙城县、谯城区、涡阳县、利辛县)
佛山市(三水区、南海区、禅城区、顺德区、高明区)
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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