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维修服务效率提升计划，缩短等待时间：我们不断优化维修服务流程，引入高效管理工具，提升服务效率，缩短客户等待时间。
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南充市(南部县、蓬安县、嘉陵区、阆中市、顺庆区、仪陇县、高坪区、营山县、西充县)
威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)
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海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)
曲靖市(沾益区、陆良县、罗平县、麒麟区、马龙区、会泽县、富源县、宣威市、师宗县)
临沂市(临沭县、兰山区、费县、兰陵县、沂水县、郯城县、河东区、莒南县、平邑县、罗庄区、沂南县、蒙阴县)
徐州市(贾汪区、睢宁县、泉山区、新沂市、鼓楼区、沛县、丰县、邳州市、云龙区、铜山区)
绍兴市(嵊州市、诸暨市、柯桥区、越城区、新昌县、上虞区)
本溪市(明山区、平山区、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县)
儋州市
遂宁市(大英县、蓬溪县、射洪市、船山区、安居区)
佛山市(高明区、南海区、三水区、禅城区、顺德区)
四平市(梨树县、铁东区、双辽市、铁西区、伊通满族自治县)
安顺市(西秀区、关岭布依族苗族自治县、普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)
东莞市
洛阳市(西工区、伊川县、涧西区、洛宁县、孟津区、洛龙区、栾川县、嵩县、新安县、汝阳县、宜阳县、偃师区、瀍河回族区、老城区)
攀枝花市(东区、西区、仁和区、米易县、盐边县)
文山壮族苗族自治州(文山市、丘北县、麻栗坡县、西畴县、广南县、富宁县、砚山县、马关县)
黄山市(徽州区、休宁县、歙县、屯溪区、祁门县、黟县、黄山区)
张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)
宜宾市(叙州区、屏山县、高县、长宁县、兴文县、珙县、江安县、筠连县、南溪区、翠屏区)
延安市(延川县、甘泉县、富县、安塞区、子长市、洛川县、宝塔区、吴起县、志丹县、黄龙县、黄陵县、延长县、宜川县)
黔东南苗族侗族自治州(凯里市、施秉县、镇远县、榕江县、台江县、黎平县、三穗县、从江县、麻江县、岑巩县、剑河县、天柱县、雷山县、黄平县、锦屏县、丹寨县)
丽水市(莲都区、青田县、松阳县、云和县、庆元县、遂昌县、缙云县、景宁畲族自治县、龙泉市)
山南市(琼结县、桑日县、洛扎县、乃东区、曲松县、贡嘎县、扎囊县、措美县、错那市、加查县、浪卡子县、隆子县)
陇南市(文县、成县、宕昌县、礼县、武都区、康县、两当县、西和县、徽县)
安庆市(潜山市、大观区、宿松县、望江县、桐城市、太湖县、岳西县、宜秀区、迎江区、怀宁县)
六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)
保山市(腾冲市、隆阳区、昌宁县、龙陵县、施甸县)
新疆维吾尔自治区
临汾市(曲沃县、大宁县、隰县、翼城县、汾西县、永和县、吉县、古县、襄汾县、侯马市、乡宁县、浮山县、安泽县、尧都区、蒲县、洪洞县、霍州市)
佳木斯市(郊区、向阳区、抚远市、桦南县、同江市、东风区、桦川县、富锦市、前进区、汤原县)
日喀则市(定日县、江孜县、仲巴县、昂仁县、南木林县、吉隆县、聂拉木县、拉孜县、谢通门县、岗巴县、定结县、白朗县、仁布县、桑珠孜区、萨迦县、康马县、萨嘎县、亚东县)
滨州市(无棣县、邹平市、惠民县、沾化区、博兴县、滨城区、阳信县)
武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)
襄阳市(保康县、谷城县、樊城区、襄州区、老河口市、南漳县、襄城区、枣阳市、宜城市)
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承德市(隆化县、宽城满族自治县、平泉市、双桥区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、滦平县、承德县)
张掖市(山丹县、高台县、临泽县、甘州区、民乐县、肃南裕固族自治县)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)
景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
聊城市(莘县、东昌府区、临清市、东阿县、高唐县、冠县、茌平区、阳谷县)
宜昌市(点军区、伍家岗区、远安县、西陵区、长阳土家族自治县、枝江市、秭归县、猇亭区、五峰土家族自治县、宜都市、夷陵区、当阳市、兴山县)
白银市(靖远县、会宁县、景泰县、平川区、白银区)
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延边朝鲜族自治州(安图县、延吉市、图们市、龙井市、敦化市、和龙市、汪清县、珲春市)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、建始县、咸丰县、恩施市、巴东县、利川市、鹤峰县、来凤县)
邵阳市(大祥区、邵东市、双清区、城步苗族自治县、新宁县、新邵县、邵阳县、北塔区、武冈市、隆回县、洞口县、绥宁县)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
贺州市(昭平县、平桂区、八步区、钟山县、富川瑶族自治县)
惠州市(惠城区、博罗县、惠东县、惠阳区、龙门县)
苏州市(姑苏区、张家港市、昆山市、吴中区、吴江区、太仓市、相城区、常熟市、虎丘区)
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嘉兴市(秀洲区、桐乡市、平湖市、南湖区、嘉善县、海宁市、海盐县)
宜春市(樟树市、宜丰县、上高县、奉新县、袁州区、靖安县、万载县、高安市、丰城市、铜鼓县)
许昌市(鄢陵县、襄城县、禹州市、建安区、魏都区、长葛市)
咸阳市(淳化县、武功县、永寿县、三原县、长武县、礼泉县、渭城区、杨陵区、乾县、兴平市、旬邑县、彬州市、秦都区、泾阳县)
德阳市(什邡市、罗江区、广汉市、中江县、绵竹市、旌阳区)
泸州市(江阳区、古蔺县、合江县、龙马潭区、叙永县、泸县、纳溪区)
凉山彝族自治州(布拖县、会东县、西昌市、木里藏族自治县、金阳县、德昌县、昭觉县、冕宁县、宁南县、雷波县、美姑县、盐源县、普格县、甘洛县、喜德县、越西县、会理市)
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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