坐在有木棒的椅子上是什么感觉:冲突后关系修复的评估各观看《今日汇总》
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温州市(文成县、鹿城区、苍南县、龙湾区、洞头区、永嘉县、龙港市、瓯海区、乐清市、泰顺县、瑞安市、平阳县)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、呼图壁县、昌吉市、玛纳斯县、阜康市、木垒哈萨克自治县、奇台县)
焦作市(孟州市、中站区、温县、修武县、沁阳市、武陟县、博爱县、山阳区、解放区、马村区)
舟山市(岱山县、嵊泗县、普陀区、定海区)
鄂尔多斯市(达拉特旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、乌审旗、鄂托克旗、康巴什区、准格尔旗、东胜区、鄂托克前旗)
黄山市(祁门县、歙县、屯溪区、黄山区、休宁县、徽州区、黟县)
汕头市(潮南区、金平区、濠江区、龙湖区、南澳县、澄海区、潮阳区)
阜新市(新邱区、清河门区、海州区、阜新蒙古族自治县、太平区、彰武县、细河区)
广西壮族自治区
安阳市(殷都区、滑县、安阳县、汤阴县、文峰区、龙安区、林州市、内黄县、北关区)
聊城市(东昌府区、茌平区、阳谷县、莘县、临清市、高唐县、冠县、东阿县)
内蒙古自治区
通辽市(开鲁县、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、奈曼旗、霍林郭勒市、库伦旗)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、龙江县、建华区、甘南县、富裕县、讷河市、龙沙区、泰来县、克东县、碾子山区、富拉尔基区、拜泉县、克山县、依安县、铁锋区)
烟台市(莱州市、芝罘区、招远市、福山区、莱山区、蓬莱区、莱阳市、龙口市、牟平区、海阳市、栖霞市)
唐山市(丰润区、路南区、滦州市、丰南区、滦南县、迁安市、迁西县、路北区、曹妃甸区、遵化市、开平区、玉田县、古冶区、乐亭县)
石家庄市(赞皇县、栾城区、赵县、新华区、裕华区、晋州市、灵寿县、井陉矿区、高邑县、鹿泉区、平山县、无极县、深泽县、藁城区、正定县、辛集市、长安区、桥西区、新乐市、行唐县、元氏县、井陉县)
庆阳市(正宁县、庆城县、宁县、镇原县、合水县、西峰区、华池县、环县)
郴州市(苏仙区、汝城县、宜章县、永兴县、北湖区、资兴市、桂阳县、嘉禾县、临武县、桂东县、安仁县)
三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)
洛阳市(瀍河回族区、新安县、伊川县、涧西区、偃师区、西工区、洛龙区、汝阳县、洛宁县、宜阳县、老城区、嵩县、孟津区、栾川县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)
海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)
漳州市(芗城区、漳浦县、平和县、南靖县、华安县、诏安县、龙海区、龙文区、云霄县、长泰区、东山县)
三门峡市(渑池县、义马市、灵宝市、陕州区、卢氏县、湖滨区)
文山壮族苗族自治州(马关县、砚山县、麻栗坡县、富宁县、广南县、丘北县、文山市、西畴县)
淮安市(洪泽区、盱眙县、涟水县、淮阴区、清江浦区、金湖县、淮安区)
喀什地区(泽普县、伽师县、疏附县、疏勒县、喀什市、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、叶城县、英吉沙县、岳普湖县、莎车县)
遂宁市(船山区、蓬溪县、安居区、射洪市、大英县)
济宁市(梁山县、曲阜市、鱼台县、嘉祥县、兖州区、微山县、金乡县、邹城市、任城区、泗水县、汶上县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、吉木乃县、青河县、布尔津县、哈巴河县、福海县)
百色市(那坡县、田阳区、隆林各族自治县、德保县、田林县、右江区、田东县、靖西市、平果市、乐业县、凌云县、西林县)
松原市(乾安县、长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)
菏泽市(巨野县、定陶区、曹县、鄄城县、东明县、单县、成武县、牡丹区、郓城县)
防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)
清远市(阳山县、清新区、英德市、佛冈县、连州市、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、清城区)
白城市(镇赉县、洮北区、洮南市、大安市、通榆县)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
江门市(鹤山市、江海区、新会区、开平市、蓬江区、恩平市、台山市)
扬州市(邗江区、江都区、广陵区、高邮市、宝应县、仪征市)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
赤峰市(松山区、林西县、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、巴林左旗、喀喇沁旗、翁牛特旗、克什克腾旗、元宝山区、敖汉旗、红山区、宁城县)
忻州市(原平市、保德县、偏关县、五台县、忻府区、代县、神池县、定襄县、繁峙县、五寨县、静乐县、岢岚县、宁武县、河曲县)
大庆市(萨尔图区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、龙凤区、让胡路区、林甸县、红岗区、肇州县)
开封市(兰考县、祥符区、尉氏县、杞县、通许县、鼓楼区、龙亭区、禹王台区、顺河回族区)
通化市(辉南县、柳河县、东昌区、集安市、二道江区、梅河口市、通化县)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、平坝区)
无锡市(锡山区、宜兴市、梁溪区、江阴市、新吴区、惠山区、滨湖区)
广州市(海珠区、越秀区、增城区、番禺区、荔湾区、南沙区、黄埔区、白云区、从化区、花都区、天河区)
宁夏回族自治区
镇江市(扬中市、丹阳市、润州区、丹徒区、京口区、句容市)
衡水市(景县、冀州区、深州市、故城县、武邑县、桃城区、枣强县、阜城县、饶阳县、武强县、安平县)
南宁市(武鸣区、邕宁区、横州市、隆安县、马山县、宾阳县、江南区、良庆区、上林县、青秀区、兴宁区、西乡塘区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
阿里地区(札达县、改则县、措勤县、噶尔县、革吉县、普兰县、日土县)
临汾市(大宁县、浮山县、霍州市、古县、乡宁县、曲沃县、安泽县、吉县、蒲县、隰县、洪洞县、襄汾县、尧都区、永和县、侯马市、翼城县、汾西县)
佳木斯市(富锦市、桦南县、郊区、前进区、向阳区、同江市、桦川县、抚远市、东风区、汤原县)
南平市(浦城县、延平区、邵武市、建阳区、松溪县、建瓯市、光泽县、武夷山市、政和县、顺昌县)
伊春市(大箐山县、友好区、伊美区、铁力市、乌翠区、金林区、嘉荫县、南岔县、汤旺县、丰林县)
双鸭山市(岭东区、饶河县、宝清县、宝山区、尖山区、集贤县、友谊县、四方台区)
随州市(曾都区、广水市、随县)
抚州市(崇仁县、资溪县、临川区、东乡区、宜黄县、南城县、乐安县、金溪县、黎川县、南丰县、广昌县)
荆州市(荆州区、洪湖市、公安县、石首市、松滋市、监利市、沙市区、江陵县)
西宁市(大通回族土族自治县、湟源县、城北区、湟中区、城西区、城中区、城东区)
宁波市(鄞州区、奉化区、江北区、镇海区、慈溪市、象山县、海曙区、宁海县、余姚市、北仑区)
贵港市(港北区、桂平市、港南区、覃塘区、平南县)
台州市(三门县、玉环市、天台县、椒江区、临海市、温岭市、路桥区、仙居县、黄岩区)
延边朝鲜族自治州(龙井市、图们市、安图县、和龙市、延吉市、敦化市、汪清县、珲春市)
晋中市(介休市、寿阳县、平遥县、太谷区、祁县、和顺县、左权县、榆次区、榆社县、灵石县、昔阳县)
朝阳市(凌源市、朝阳县、建平县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、龙城区)
运城市(新绛县、绛县、万荣县、河津市、芮城县、盐湖区、稷山县、永济市、平陆县、闻喜县、垣曲县、临猗县、夏县)
赣州市(龙南市、南康区、兴国县、会昌县、章贡区、全南县、大余县、石城县、瑞金市、宁都县、安远县、寻乌县、赣县区、于都县、信丰县、上犹县、崇义县、定南县)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、鹤峰县、咸丰县、巴东县、宣恩县、建始县、利川市、恩施市)
茂名市(化州市、电白区、信宜市、茂南区、高州市)
钦州市(灵山县、浦北县、钦南区、钦北区)
盐城市(亭湖区、响水县、盐都区、东台市、阜宁县、大丰区、建湖县、滨海县、射阳县)
乌兰察布市(丰镇市、集宁区、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、凉城县、四子王旗、兴和县、卓资县、商都县、化德县)
宁德市(古田县、福安市、福鼎市、屏南县、寿宁县、柘荣县、周宁县、霞浦县、蕉城区)
池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)
崇左市(宁明县、龙州县、天等县、凭祥市、江州区、扶绥县、大新县)
南昌市(青山湖区、进贤县、西湖区、红谷滩区、南昌县、安义县、东湖区、青云谱区、新建区)
咸阳市(杨陵区、彬州市、秦都区、礼泉县、武功县、长武县、兴平市、三原县、淳化县、乾县、渭城区、旬邑县、永寿县、泾阳县)
鹤岗市(绥滨县、工农区、东山区、萝北县、向阳区、南山区、兴安区、兴山区)
宣城市(宁国市、宣州区、旌德县、泾县、广德市、绩溪县、郎溪县)
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承德市(丰宁满族自治县、平泉市、宽城满族自治县、双滦区、隆化县、承德县、鹰手营子矿区、双桥区、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、滦平县)
乐山市(犍为县、马边彝族自治县、峨眉山市、夹江县、市中区、金口河区、沐川县、沙湾区、井研县、五通桥区、峨边彝族自治县)
娄底市(新化县、双峰县、冷水江市、娄星区、涟源市)
合肥市(蜀山区、肥西县、庐阳区、瑶海区、包河区、长丰县、巢湖市、肥东县、庐江县)
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东营市(利津县、垦利区、东营区、河口区、广饶县)
芜湖市(弋江区、繁昌区、湾沚区、镜湖区、无为市、鸠江区、南陵县)
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黔东南苗族侗族自治州(天柱县、从江县、丹寨县、雷山县、施秉县、锦屏县、岑巩县、剑河县、台江县、三穗县、黄平县、榕江县、麻江县、镇远县、黎平县、凯里市)
连云港市(灌南县、连云区、赣榆区、灌云县、海州区、东海县)
长治市(武乡县、潞州区、沁源县、潞城区、沁县、上党区、襄垣县、黎城县、平顺县、壶关县、长子县、屯留区)
湛江市(坡头区、赤坎区、吴川市、雷州市、麻章区、廉江市、徐闻县、遂溪县、霞山区)
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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