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售后服务团队严格筛选，确保每位技师都具备丰富的经验和专业素养。
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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：
河池市(天峨县、宜州区、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县、南丹县、凤山县、大化瑶族自治县、金城江区、罗城仫佬族自治县)
日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)
抚州市(金溪县、广昌县、乐安县、宜黄县、临川区、东乡区、黎川县、南城县、崇仁县、南丰县、资溪县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、保靖县、泸溪县、永顺县、龙山县、吉首市、花垣县、凤凰县)
无锡市(惠山区、滨湖区、江阴市、锡山区、宜兴市、梁溪区、新吴区)
常州市(新北区、武进区、天宁区、溧阳市、金坛区、钟楼区)
十堰市(房县、郧阳区、郧西县、茅箭区、张湾区、丹江口市、竹山县、竹溪县)
株洲市(醴陵市、茶陵县、石峰区、荷塘区、渌口区、炎陵县、天元区、芦淞区、攸县)
德阳市(中江县、广汉市、罗江区、什邡市、旌阳区、绵竹市)
怀化市(中方县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、沅陵县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、会同县、鹤城区、辰溪县、新晃侗族自治县、溆浦县)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、马关县、文山市、西畴县、丘北县、砚山县、广南县、富宁县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、梁河县、瑞丽市、陇川县)
丽水市(遂昌县、龙泉市、庆元县、青田县、莲都区、云和县、景宁畲族自治县、缙云县、松阳县)
玉溪市(峨山彝族自治县、红塔区、通海县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、江川区、易门县、新平彝族傣族自治县)
舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)
益阳市(桃江县、赫山区、安化县、资阳区、沅江市、南县)
忻州市(忻府区、五台县、偏关县、神池县、宁武县、繁峙县、代县、定襄县、河曲县、静乐县、保德县、五寨县、岢岚县、原平市)
鹤岗市(向阳区、南山区、工农区、东山区、兴安区、萝北县、兴山区、绥滨县)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)
萍乡市(湘东区、芦溪县、莲花县、安源区、上栗县)
果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、久治县、甘德县、班玛县、达日县)
安顺市(平坝区、紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县)
南宁市(邕宁区、横州市、青秀区、隆安县、武鸣区、良庆区、兴宁区、宾阳县、上林县、马山县、西乡塘区、江南区)
广州市(荔湾区、白云区、南沙区、番禺区、越秀区、黄埔区、海珠区、增城区、天河区、花都区、从化区)
昭通市(威信县、大关县、巧家县、彝良县、昭阳区、永善县、镇雄县、鲁甸县、盐津县、绥江县、水富市)
阿勒泰地区(阿勒泰市、吉木乃县、福海县、富蕴县、布尔津县、青河县、哈巴河县)
昌吉回族自治州(阜康市、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、玛纳斯县、昌吉市、呼图壁县、奇台县)
咸宁市(嘉鱼县、通山县、咸安区、通城县、崇阳县、赤壁市)
湖州市(长兴县、德清县、南浔区、安吉县、吴兴区)
黑河市(北安市、嫩江市、孙吴县、五大连池市、爱辉区、逊克县)
枣庄市(薛城区、市中区、山亭区、台儿庄区、滕州市、峄城区)
安康市(石泉县、岚皋县、紫阳县、平利县、汉阴县、镇坪县、旬阳市、白河县、宁陕县、汉滨区)
辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)
深圳市(南山区、龙岗区、宝安区、光明区、龙华区、罗湖区、福田区、盐田区、坪山区)
内蒙古自治区
百色市(凌云县、德保县、田阳区、隆林各族自治县、平果市、田东县、乐业县、西林县、田林县、那坡县、靖西市、右江区)
大同市(天镇县、云冈区、云州区、左云县、灵丘县、平城区、广灵县、阳高县、浑源县、新荣区)
五指山市(陵水黎族自治县、万宁市、屯昌县、东方市、临高县、乐东黎族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、文昌市、琼海市、定安县、白沙黎族自治县)
恩施土家族苗族自治州(建始县、宣恩县、咸丰县、来凤县、巴东县、鹤峰县、恩施市、利川市)
金华市(婺城区、义乌市、兰溪市、武义县、磐安县、东阳市、金东区、浦江县、永康市)
湛江市(麻章区、徐闻县、坡头区、遂溪县、雷州市、吴川市、霞山区、廉江市、赤坎区)
北京市(石景山区、顺义区、怀柔区、昌平区、东城区、西城区、大兴区、密云区、海淀区、延庆区、通州区、朝阳区、房山区、平谷区、丰台区、门头沟区)
呼和浩特市(玉泉区、和林格尔县、回民区、清水河县、赛罕区、托克托县、武川县、新城区、土默特左旗)
桂林市(灵川县、灌阳县、全州县、荔浦市、平乐县、恭城瑶族自治县、叠彩区、秀峰区、雁山区、龙胜各族自治县、资源县、象山区、临桂区、兴安县、七星区、阳朔县、永福县)
中山市
吴忠市(利通区、盐池县、红寺堡区、同心县、青铜峡市)
石家庄市(长安区、新华区、栾城区、辛集市、行唐县、赵县、藁城区、灵寿县、赞皇县、晋州市、平山县、正定县、裕华区、井陉县、无极县、深泽县、鹿泉区、新乐市、元氏县、高邑县、桥西区、井陉矿区)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、商都县、卓资县、兴和县、四子王旗、化德县、丰镇市、集宁区、凉城县)
秦皇岛市(昌黎县、青龙满族自治县、海港区、北戴河区、抚宁区、山海关区、卢龙县)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、达拉特旗、准格尔旗、杭锦旗、乌审旗、康巴什区、伊金霍洛旗、东胜区、鄂托克前旗)
长沙市(宁乡市、浏阳市、望城区、岳麓区、天心区、长沙县、雨花区、开福区、芙蓉区)
贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、平桂区、八步区)
邢台市(清河县、巨鹿县、临城县、信都区、襄都区、内丘县、南和区、临西县、广宗县、平乡县、威县、新河县、任泽区、宁晋县、南宫市、柏乡县、沙河市、隆尧县)
张家界市(永定区、桑植县、武陵源区、慈利县)
云浮市(罗定市、郁南县、新兴县、云城区、云安区)
广安市(前锋区、岳池县、广安区、邻水县、武胜县、华蓥市)
聊城市(茌平区、阳谷县、莘县、临清市、冠县、高唐县、东阿县、东昌府区)
惠州市(惠东县、惠阳区、龙门县、惠城区、博罗县)
阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)
包头市(石拐区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、土默特右旗、白云鄂博矿区、东河区、青山区、固阳县)
太原市(古交市、娄烦县、尖草坪区、迎泽区、万柏林区、清徐县、晋源区、阳曲县、杏花岭区、小店区)
葫芦岛市(连山区、龙港区、兴城市、南票区、绥中县、建昌县)
鹤壁市(淇滨区、鹤山区、山城区、浚县、淇县)
丽江市(华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县)
阿坝藏族羌族自治州(茂县、马尔康市、红原县、若尔盖县、理县、松潘县、阿坝县、汶川县、黑水县、小金县、金川县、壤塘县、九寨沟县)
娄底市(双峰县、新化县、涟源市、冷水江市、娄星区)
白城市(通榆县、大安市、洮南市、镇赉县、洮北区)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗)
南通市(启东市、如皋市、海门区、崇川区、如东县、通州区、海安市)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
潍坊市(昌邑市、安丘市、昌乐县、诸城市、坊子区、潍城区、奎文区、寒亭区、高密市、青州市、寿光市、临朐县)
黄山市(祁门县、徽州区、休宁县、歙县、黄山区、黟县、屯溪区)
牡丹江市(穆棱市、西安区、宁安市、海林市、林口县、爱民区、东宁市、东安区、绥芬河市、阳明区)
漳州市(龙文区、云霄县、南靖县、平和县、漳浦县、长泰区、东山县、龙海区、芗城区、诏安县、华安县)
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丹东市(振兴区、振安区、宽甸满族自治县、凤城市、元宝区、东港市)
黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、平塘县、罗甸县、福泉市、独山县、惠水县、贵定县、荔波县、都匀市、瓮安县、龙里县、长顺县)
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凉山彝族自治州(德昌县、会东县、盐源县、宁南县、金阳县、会理市、喜德县、普格县、布拖县、西昌市、甘洛县、越西县、木里藏族自治县、雷波县、冕宁县、昭觉县、美姑县)
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南阳市(南召县、淅川县、新野县、邓州市、卧龙区、社旗县、方城县、唐河县、镇平县、桐柏县、宛城区、内乡县、西峡县)
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珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
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保定市(安国市、容城县、顺平县、易县、涞水县、高阳县、涞源县、蠡县、安新县、满城区、徐水区、定兴县、阜平县、望都县、莲池区、定州市、竞秀区、清苑区、博野县、高碑店市、曲阳县、涿州市、雄县、唐县)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴仁市、贞丰县、望谟县、安龙县、普安县、晴隆县、兴义市)
运城市(芮城县、平陆县、夏县、稷山县、垣曲县、新绛县、永济市、万荣县、河津市、绛县、临猗县、盐湖区、闻喜县)
伊春市(汤旺县、铁力市、伊美区、友好区、丰林县、大箐山县、乌翠区、金林区、嘉荫县、南岔县)
德州市(庆云县、陵城区、齐河县、德城区、宁津县、禹城市、夏津县、平原县、武城县、临邑县、乐陵市)
三沙市(南沙区、西沙区)
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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