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维修服务定期回访，关心客户体验：维修服务完成后，我们会定期进行回访，关心客户使用体验，收集反馈，确保客户满意度。
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全国服务区域：
枣庄市(台儿庄区、滕州市、薛城区、市中区、峄城区、山亭区)
哈尔滨市(南岗区、五常市、通河县、木兰县、尚志市、道外区、呼兰区、松北区、平房区、巴彦县、延寿县、双城区、阿城区、香坊区、宾县、依兰县、道里区、方正县)
临沧市(云县、凤庆县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、永德县、沧源佤族自治县)
苏州市(相城区、姑苏区、虎丘区、常熟市、吴中区、张家港市、吴江区、昆山市、太仓市)
宁德市(福鼎市、古田县、蕉城区、周宁县、福安市、寿宁县、柘荣县、屏南县、霞浦县)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、根河市、额尔古纳市、阿荣旗、牙克石市、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗)
南京市(浦口区、鼓楼区、江宁区、建邺区、六合区、高淳区、秦淮区、雨花台区、玄武区、溧水区、栖霞区)
阳泉市(郊区、盂县、城区、矿区、平定县)
河池市(天峨县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、宜州区、凤山县、东兰县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县、金城江区、南丹县)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
平顶山市(新华区、郏县、汝州市、石龙区、卫东区、湛河区、舞钢市、宝丰县、叶县、鲁山县)
铜仁市(沿河土家族自治县、德江县、玉屏侗族自治县、思南县、江口县、石阡县、万山区、碧江区、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县)
潍坊市(临朐县、坊子区、寒亭区、昌乐县、高密市、奎文区、昌邑市、寿光市、潍城区、安丘市、诸城市、青州市)
阿里地区(日土县、措勤县、普兰县、革吉县、噶尔县、札达县、改则县)
银川市(灵武市、西夏区、兴庆区、贺兰县、金凤区、永宁县)
廊坊市(文安县、三河市、香河县、霸州市、安次区、大厂回族自治县、大城县、永清县、广阳区、固安县)
临沂市(莒南县、费县、平邑县、郯城县、兰陵县、蒙阴县、罗庄区、兰山区、临沭县、沂水县、河东区、沂南县)
大理白族自治州(剑川县、祥云县、巍山彝族回族自治县、云龙县、大理市、永平县、宾川县、弥渡县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县、鹤庆县、洱源县)
孝感市(孝昌县、安陆市、孝南区、应城市、云梦县、大悟县、汉川市)
九江市(武宁县、彭泽县、都昌县、修水县、浔阳区、柴桑区、共青城市、永修县、德安县、瑞昌市、湖口县、濂溪区、庐山市)
昌都市(芒康县、类乌齐县、洛隆县、丁青县、边坝县、卡若区、察雅县、八宿县、贡觉县、江达县、左贡县)
丽江市(华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县)
渭南市(合阳县、富平县、蒲城县、华州区、澄城县、白水县、韩城市、华阴市、潼关县、大荔县、临渭区)
贵港市(港北区、港南区、覃塘区、平南县、桂平市)
延安市(富县、吴起县、延长县、黄陵县、安塞区、志丹县、宝塔区、甘泉县、延川县、宜川县、黄龙县、洛川县、子长市)
防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)
通辽市(霍林郭勒市、开鲁县、库伦旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、奈曼旗)
德阳市(广汉市、中江县、罗江区、旌阳区、什邡市、绵竹市)
日喀则市(拉孜县、萨迦县、萨嘎县、桑珠孜区、昂仁县、康马县、定结县、定日县、吉隆县、聂拉木县、南木林县、亚东县、江孜县、仁布县、白朗县、仲巴县、谢通门县、岗巴县)
雅安市(芦山县、汉源县、石棉县、名山区、荥经县、宝兴县、天全县、雨城区)
中山市
张家口市(阳原县、怀来县、桥西区、蔚县、康保县、怀安县、万全区、赤城县、下花园区、沽源县、涿鹿县、宣化区、尚义县、崇礼区、张北县、桥东区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、西秀区)
梧州市(苍梧县、蒙山县、藤县、龙圩区、岑溪市、万秀区、长洲区)
黄山市(黄山区、徽州区、休宁县、黟县、屯溪区、歙县、祁门县)
衢州市(常山县、衢江区、开化县、龙游县、江山市、柯城区)
舟山市(嵊泗县、定海区、岱山县、普陀区)
汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)
开封市(禹王台区、顺河回族区、杞县、鼓楼区、尉氏县、龙亭区、祥符区、兰考县、通许县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区、乾安县、扶余市)
庆阳市(正宁县、宁县、合水县、镇原县、华池县、环县、庆城县、西峰区)
合肥市(瑶海区、肥西县、巢湖市、长丰县、庐江县、肥东县、庐阳区、蜀山区、包河区)
白银市(平川区、靖远县、白银区、景泰县、会宁县)
鞍山市(海城市、铁东区、立山区、千山区、岫岩满族自治县、台安县、铁西区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)
张掖市(临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、高台县)
芜湖市(弋江区、南陵县、鸠江区、繁昌区、镜湖区、无为市、湾沚区)
郴州市(永兴县、宜章县、北湖区、安仁县、嘉禾县、资兴市、桂东县、苏仙区、桂阳县、汝城县、临武县)
长春市(九台区、宽城区、农安县、绿园区、公主岭市、南关区、朝阳区、德惠市、榆树市、双阳区、二道区)
常德市(汉寿县、武陵区、澧县、津市市、鼎城区、安乡县、桃源县、石门县、临澧县)
固原市(西吉县、原州区、彭阳县、泾源县、隆德县)
株洲市(芦淞区、渌口区、天元区、醴陵市、荷塘区、攸县、茶陵县、石峰区、炎陵县)
海东市(平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、互助土族自治县)
安康市(白河县、石泉县、汉阴县、旬阳市、汉滨区、紫阳县、镇坪县、宁陕县、岚皋县、平利县)
齐齐哈尔市(克山县、建华区、依安县、龙江县、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、讷河市、铁锋区、昂昂溪区、富拉尔基区、拜泉县、甘南县、克东县、龙沙区、泰来县、富裕县)
达州市(渠县、宣汉县、大竹县、万源市、通川区、开江县、达川区)
鄂尔多斯市(东胜区、乌审旗、鄂托克旗、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、鄂托克前旗、康巴什区)
常州市(钟楼区、武进区、新北区、天宁区、金坛区、溧阳市)
盘锦市(兴隆台区、盘山县、双台子区、大洼区)
巴中市(南江县、通江县、平昌县、巴州区、恩阳区)
滨州市(邹平市、博兴县、阳信县、惠民县、滨城区、沾化区、无棣县)
青岛市(市南区、胶州市、黄岛区、崂山区、市北区、城阳区、李沧区、即墨区、平度市、莱西市)
葫芦岛市(兴城市、绥中县、连山区、南票区、龙港区、建昌县)
林芝市(巴宜区、波密县、察隅县、米林市、工布江达县、朗县、墨脱县)
广元市(剑阁县、昭化区、利州区、青川县、苍溪县、朝天区、旺苍县)
焦作市(修武县、解放区、山阳区、孟州市、温县、博爱县、武陟县、沁阳市、中站区、马村区)
眉山市(东坡区、丹棱县、洪雅县、彭山区、青神县、仁寿县)
西藏自治区
甘孜藏族自治州(石渠县、稻城县、乡城县、泸定县、新龙县、丹巴县、得荣县、理塘县、康定市、道孚县、雅江县、九龙县、色达县、白玉县、德格县、巴塘县、甘孜县、炉霍县)
宣城市(泾县、宣州区、宁国市、广德市、郎溪县、旌德县、绩溪县)
宿州市(萧县、灵璧县、砀山县、埇桥区、泗县)
贵阳市(乌当区、息烽县、白云区、开阳县、云岩区、花溪区、观山湖区、修文县、南明区、清镇市)
来宾市(金秀瑶族自治县、兴宾区、象州县、合山市、忻城县、武宣县)
宁夏回族自治区
荆门市(京山市、东宝区、掇刀区、沙洋县、钟祥市)
宁波市(象山县、镇海区、慈溪市、奉化区、宁海县、江北区、北仑区、海曙区、余姚市、鄞州区)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
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扬州市(仪征市、宝应县、广陵区、邗江区、江都区、高邮市)
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金华市(婺城区、东阳市、磐安县、浦江县、永康市、兰溪市、武义县、义乌市、金东区)
张家界市(永定区、桑植县、武陵源区、慈利县)
六安市(霍邱县、霍山县、裕安区、金安区、金寨县、叶集区、舒城县)
安阳市(北关区、内黄县、滑县、殷都区、林州市、文峰区、汤阴县、龙安区、安阳县)
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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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