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美满生活，从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对观看中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
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全国服务区域：
泰州市(泰兴市、海陵区、高港区、姜堰区、靖江市、兴化市)
大连市(金州区、沙河口区、瓦房店市、中山区、旅顺口区、甘井子区、西岗区、长海县、普兰店区、庄河市)
曲靖市(富源县、沾益区、罗平县、师宗县、会泽县、陆良县、宣威市、马龙区、麒麟区)
滁州市(琅琊区、凤阳县、定远县、天长市、南谯区、明光市、全椒县、来安县)
东莞市
惠州市(博罗县、龙门县、惠阳区、惠城区、惠东县)
莆田市(城厢区、秀屿区、荔城区、仙游县、涵江区)
咸宁市(崇阳县、咸安区、通城县、嘉鱼县、通山县、赤壁市)
陇南市(康县、文县、成县、两当县、徽县、西和县、礼县、宕昌县、武都区)
哈尔滨市(依兰县、平房区、道外区、方正县、延寿县、木兰县、巴彦县、尚志市、通河县、香坊区、宾县、双城区、呼兰区、南岗区、五常市、阿城区、松北区、道里区)
北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)
广西壮族自治区
延边朝鲜族自治州(珲春市、汪清县、敦化市、安图县、和龙市、图们市、龙井市、延吉市)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
固原市(隆德县、原州区、彭阳县、泾源县、西吉县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
菏泽市(单县、定陶区、东明县、曹县、郓城县、成武县、牡丹区、鄄城县、巨野县)
蚌埠市(五河县、淮上区、禹会区、龙子湖区、固镇县、蚌山区、怀远县)
金昌市(金川区、永昌县)
漯河市(源汇区、郾城区、临颍县、舞阳县、召陵区)
南通市(崇川区、海门区、如皋市、如东县、启东市、通州区、海安市)
周口市(商水县、鹿邑县、淮阳区、沈丘县、川汇区、西华县、太康县、项城市、扶沟县、郸城县)
吕梁市(临县、柳林县、兴县、方山县、交城县、文水县、交口县、石楼县、汾阳市、离石区、岚县、中阳县、孝义市)
白银市(白银区、景泰县、会宁县、平川区、靖远县)
忻州市(偏关县、忻府区、河曲县、代县、定襄县、宁武县、岢岚县、五台县、五寨县、神池县、原平市、静乐县、保德县、繁峙县)
伊春市(汤旺县、嘉荫县、金林区、南岔县、丰林县、乌翠区、友好区、伊美区、铁力市、大箐山县)
株洲市(芦淞区、醴陵市、渌口区、石峰区、炎陵县、荷塘区、攸县、茶陵县、天元区)
玉树藏族自治州(杂多县、治多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县、称多县)
石河子市(昆玉市、白杨市、图木舒克市、双河市、五家渠市、铁门关市、可克达拉市、新星市、胡杨河市、北屯市、阿拉尔市)
咸阳市(永寿县、彬州市、武功县、礼泉县、泾阳县、乾县、秦都区、渭城区、杨陵区、兴平市、旬邑县、淳化县、长武县、三原县)
五指山市(临高县、屯昌县、定安县、白沙黎族自治县、琼海市、万宁市、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市、澄迈县、文昌市、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县)
克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区)
无锡市(滨湖区、锡山区、惠山区、新吴区、宜兴市、江阴市、梁溪区)
石家庄市(无极县、藁城区、井陉矿区、赞皇县、栾城区、平山县、长安区、正定县、高邑县、赵县、灵寿县、新乐市、深泽县、井陉县、辛集市、行唐县、晋州市、桥西区、裕华区、元氏县、鹿泉区、新华区)
乌鲁木齐市(新市区、达坂城区、头屯河区、水磨沟区、天山区、米东区、沙依巴克区、乌鲁木齐县)
贵阳市(乌当区、南明区、观山湖区、息烽县、修文县、开阳县、清镇市、花溪区、白云区、云岩区)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、咸丰县、宣恩县、利川市、建始县、来凤县、鹤峰县、巴东县)
梅州市(五华县、梅江区、丰顺县、蕉岭县、大埔县、兴宁市、梅县区、平远县)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、尉犁县、且末县、库尔勒市、和硕县、焉耆回族自治县、博湖县、轮台县、若羌县)
西安市(灞桥区、阎良区、雁塔区、蓝田县、未央区、临潼区、周至县、高陵区、长安区、鄠邑区、莲湖区、新城区、碑林区)
锦州市(黑山县、古塔区、北镇市、义县、凌海市、太和区、凌河区)
江门市(台山市、开平市、恩平市、新会区、江海区、鹤山市、蓬江区)
大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)
安庆市(潜山市、太湖县、迎江区、大观区、怀宁县、宜秀区、岳西县、桐城市、望江县、宿松县)
赣州市(于都县、石城县、赣县区、瑞金市、兴国县、上犹县、寻乌县、宁都县、南康区、安远县、定南县、大余县、信丰县、章贡区、全南县、会昌县、龙南市、崇义县)
开封市(尉氏县、祥符区、通许县、鼓楼区、杞县、禹王台区、顺河回族区、兰考县、龙亭区)
湛江市(坡头区、吴川市、霞山区、遂溪县、雷州市、麻章区、廉江市、赤坎区、徐闻县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
阜阳市(颍东区、颍泉区、界首市、太和县、临泉县、阜南县、颍上县、颍州区)
庆阳市(庆城县、镇原县、正宁县、西峰区、合水县、环县、宁县、华池县)
福州市(台江区、永泰县、仓山区、福清市、马尾区、鼓楼区、晋安区、平潭县、闽侯县、罗源县、闽清县、连江县、长乐区)
新乡市(延津县、辉县市、卫滨区、封丘县、长垣市、牧野区、原阳县、红旗区、新乡县、凤泉区、卫辉市、获嘉县)
汕头市(南澳县、澄海区、濠江区、金平区、潮南区、龙湖区、潮阳区)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
孝感市(安陆市、应城市、汉川市、孝昌县、孝南区、云梦县、大悟县)
阿里地区(日土县、改则县、噶尔县、革吉县、普兰县、措勤县、札达县)
南昌市(东湖区、进贤县、青山湖区、新建区、南昌县、安义县、西湖区、青云谱区、红谷滩区)
成都市(锦江区、武侯区、都江堰市、简阳市、龙泉驿区、金堂县、崇州市、金牛区、青羊区、成华区、温江区、蒲江县、青白江区、大邑县、新津区、邛崃市、彭州市、双流区、新都区、郫都区)
昆明市(安宁市、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县、官渡区、东川区、晋宁区、五华区、宜良县、西山区、呈贡区、嵩明县)
鹤岗市(兴安区、兴山区、萝北县、绥滨县、向阳区、工农区、东山区、南山区)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、牙克石市、陈巴尔虎旗、根河市、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、海拉尔区、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、阿荣旗、满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市)
崇左市(天等县、江州区、龙州县、宁明县、扶绥县、大新县、凭祥市)
泉州市(惠安县、德化县、安溪县、南安市、丰泽区、永春县、洛江区、金门县、鲤城区、泉港区、石狮市、晋江市)
汉中市(留坝县、佛坪县、宁强县、洋县、城固县、汉台区、西乡县、略阳县、镇巴县、南郑区、勉县)
湘潭市(雨湖区、韶山市、岳塘区、湘乡市、湘潭县)
铜川市(印台区、耀州区、宜君县、王益区)
绵阳市(游仙区、涪城区、三台县、盐亭县、安州区、梓潼县、北川羌族自治县、平武县、江油市)
榆林市(横山区、清涧县、定边县、吴堡县、米脂县、绥德县、靖边县、榆阳区、神木市、佳县、子洲县、府谷县)
泰安市(新泰市、泰山区、东平县、岱岳区、宁阳县、肥城市)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗)
嘉兴市(嘉善县、平湖市、秀洲区、桐乡市、海宁市、海盐县、南湖区)
香港特别行政区
衢州市(江山市、柯城区、衢江区、龙游县、开化县、常山县)
辽阳市(文圣区、灯塔市、白塔区、太子河区、辽阳县、宏伟区、弓长岭区)
安阳市(林州市、安阳县、殷都区、文峰区、龙安区、内黄县、汤阴县、滑县、北关区)
烟台市(蓬莱区、莱州市、莱山区、龙口市、牟平区、芝罘区、海阳市、莱阳市、招远市、栖霞市、福山区)
那曲市(班戈县、申扎县、嘉黎县、巴青县、比如县、双湖县、尼玛县、索县、安多县、色尼区、聂荣县)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)
齐齐哈尔市(建华区、泰来县、拜泉县、昂昂溪区、甘南县、讷河市、克山县、富拉尔基区、铁锋区、龙沙区、龙江县、富裕县、克东县、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、依安县)
伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、特克斯县、霍城县、伊宁市、尼勒克县、奎屯市、昭苏县、新源县、巩留县、伊宁县、霍尔果斯市)
上饶市(万年县、玉山县、信州区、德兴市、鄱阳县、余干县、弋阳县、广信区、铅山县、横峰县、婺源县、广丰区)
宜春市(宜丰县、丰城市、袁州区、铜鼓县、奉新县、樟树市、万载县、上高县、靖安县、高安市)
黄山市(歙县、祁门县、黟县、徽州区、休宁县、黄山区、屯溪区)
怀化市(溆浦县、新晃侗族自治县、沅陵县、麻阳苗族自治县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、会同县、辰溪县、鹤城区、中方县)
兰州市(西固区、皋兰县、城关区、七里河区、永登县、安宁区、红古区、榆中县)
漳州市(长泰区、芗城区、云霄县、诏安县、漳浦县、华安县、东山县、南靖县、龙海区、龙文区、平和县)
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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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