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维修服务现场清洁整理，恢复原状：维修完成后，对现场进行清洁整理，确保家居环境恢复原状，不影响客户生活。
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全国服务区域：
五指山市(文昌市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、东方市、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、屯昌县、临高县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、定安县、万宁市)
沧州市(任丘市、海兴县、沧县、河间市、青县、黄骅市、泊头市、孟村回族自治县、吴桥县、运河区、盐山县、肃宁县、献县、新华区、东光县、南皮县)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
马鞍山市(和县、含山县、雨山区、当涂县、博望区、花山区)
黄石市(黄石港区、下陆区、大冶市、铁山区、阳新县、西塞山区)
双鸭山市(宝山区、集贤县、宝清县、四方台区、岭东区、饶河县、友谊县、尖山区)
延安市(子长市、延长县、志丹县、延川县、宜川县、洛川县、甘泉县、安塞区、吴起县、黄陵县、黄龙县、宝塔区、富县)
衢州市(衢江区、龙游县、常山县、江山市、柯城区、开化县)
济宁市(兖州区、金乡县、曲阜市、任城区、鱼台县、梁山县、嘉祥县、微山县、邹城市、泗水县、汶上县)
泰安市(肥城市、宁阳县、新泰市、东平县、泰山区、岱岳区)
韶关市(翁源县、武江区、始兴县、乳源瑶族自治县、浈江区、新丰县、乐昌市、仁化县、南雄市、曲江区)
长春市(农安县、九台区、德惠市、公主岭市、榆树市、绿园区、二道区、南关区、宽城区、双阳区、朝阳区)
张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)
佳木斯市(桦川县、东风区、抚远市、向阳区、桦南县、同江市、汤原县、前进区、富锦市、郊区)
红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、开远市、石屏县、绿春县、河口瑶族自治县、建水县、元阳县、屏边苗族自治县、泸西县、个旧市)
铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、普定县、平坝区、关岭布依族苗族自治县)
焦作市(解放区、武陟县、温县、中站区、孟州市、山阳区、博爱县、沁阳市、马村区、修武县)
大庆市(龙凤区、红岗区、肇州县、萨尔图区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、肇源县、让胡路区)
阿坝藏族羌族自治州(茂县、九寨沟县、理县、红原县、阿坝县、金川县、松潘县、汶川县、马尔康市、壤塘县、若尔盖县、黑水县、小金县)
宁德市(周宁县、蕉城区、柘荣县、福鼎市、寿宁县、霞浦县、福安市、屏南县、古田县)
梧州市(万秀区、岑溪市、蒙山县、藤县、长洲区、苍梧县、龙圩区)
长治市(襄垣县、沁源县、潞城区、武乡县、黎城县、平顺县、上党区、潞州区、屯留区、壶关县、沁县、长子县)
保山市(昌宁县、龙陵县、施甸县、腾冲市、隆阳区)
攀枝花市(米易县、西区、盐边县、仁和区、东区)
烟台市(海阳市、莱山区、牟平区、芝罘区、莱州市、蓬莱区、栖霞市、福山区、莱阳市、龙口市、招远市)
钦州市(灵山县、钦南区、浦北县、钦北区)
石河子市(五家渠市、阿拉尔市、胡杨河市、新星市、铁门关市、双河市、昆玉市、北屯市、白杨市、图木舒克市、可克达拉市)
重庆市(铜梁区、巴南区、武隆区、彭水苗族土家族自治县、合川区、九龙坡区、沙坪坝区、忠县、江北区、涪陵区、大足区、大渡口区、长寿区、石柱土家族自治县、渝北区、秀山土家族苗族自治县、云阳县、渝中区、南川区、綦江区、巫溪县、奉节县、开州区、南岸区、万州区、巫山县、璧山区、梁平区、永川区、酉阳土家族苗族自治县、丰都县、荣昌区、潼南区、黔江区、江津区、北碚区、垫江县、城口县)
济源市
克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)
潍坊市(昌邑市、安丘市、诸城市、临朐县、昌乐县、青州市、奎文区、坊子区、潍城区、寒亭区、高密市、寿光市)
海口市(琼山区、秀英区、美兰区、龙华区)
铜仁市(碧江区、松桃苗族自治县、万山区、沿河土家族自治县、思南县、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、德江县、石阡县、江口县)
凉山彝族自治州(布拖县、普格县、甘洛县、冕宁县、宁南县、金阳县、会理市、美姑县、昭觉县、西昌市、盐源县、会东县、雷波县、木里藏族自治县、喜德县、越西县、德昌县)
惠州市(惠城区、惠东县、惠阳区、龙门县、博罗县)
珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)
通化市(梅河口市、辉南县、二道江区、通化县、集安市、东昌区、柳河县)
安庆市(潜山市、宜秀区、迎江区、宿松县、大观区、岳西县、太湖县、桐城市、望江县、怀宁县)
自贡市(荣县、沿滩区、自流井区、贡井区、富顺县、大安区)
昌都市(八宿县、洛隆县、芒康县、卡若区、察雅县、贡觉县、江达县、类乌齐县、左贡县、丁青县、边坝县)
广西壮族自治区
淮安市(淮安区、清江浦区、洪泽区、金湖县、涟水县、淮阴区、盱眙县)
三明市(建宁县、清流县、大田县、泰宁县、宁化县、尤溪县、明溪县、三元区、永安市、沙县区、将乐县)
通辽市(开鲁县、库伦旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、霍林郭勒市、奈曼旗、扎鲁特旗)
十堰市(竹溪县、郧西县、房县、郧阳区、竹山县、茅箭区、张湾区、丹江口市)
张掖市(民乐县、临泽县、山丹县、高台县、甘州区、肃南裕固族自治县)
绵阳市(江油市、三台县、梓潼县、北川羌族自治县、游仙区、涪城区、盐亭县、安州区、平武县)
忻州市(繁峙县、神池县、五寨县、代县、宁武县、五台县、岢岚县、偏关县、河曲县、保德县、原平市、定襄县、忻府区、静乐县)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
岳阳市(临湘市、华容县、平江县、云溪区、湘阴县、岳阳县、岳阳楼区、汨罗市、君山区)
株洲市(炎陵县、茶陵县、天元区、荷塘区、醴陵市、攸县、芦淞区、石峰区、渌口区)
南充市(阆中市、嘉陵区、蓬安县、高坪区、顺庆区、南部县、营山县、西充县、仪陇县)
朔州市(右玉县、应县、平鲁区、朔城区、山阴县、怀仁市)
商洛市(柞水县、山阳县、商南县、丹凤县、洛南县、镇安县、商州区)
肇庆市(端州区、德庆县、鼎湖区、高要区、封开县、广宁县、怀集县、四会市)
乌鲁木齐市(头屯河区、天山区、达坂城区、新市区、水磨沟区、米东区、沙依巴克区、乌鲁木齐县)
儋州市
贺州市(平桂区、钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县)
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六盘水市(水城区、盘州市、钟山区、六枝特区)
汉中市(勉县、宁强县、汉台区、佛坪县、西乡县、留坝县、南郑区、洋县、镇巴县、城固县、略阳县)
安阳市(内黄县、滑县、龙安区、安阳县、汤阴县、文峰区、北关区、林州市、殷都区)
新疆维吾尔自治区
清远市(连南瑶族自治县、英德市、清新区、阳山县、佛冈县、连州市、连山壮族瑶族自治县、清城区)
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漯河市(源汇区、郾城区、临颍县、舞阳县、召陵区)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
临沧市(凤庆县、永德县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、云县、镇康县)
百色市(靖西市、西林县、那坡县、平果市、右江区、田东县、田林县、德保县、隆林各族自治县、田阳区、乐业县、凌云县)
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丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、振兴区、振安区、凤城市、东港市)
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周口市(川汇区、郸城县、鹿邑县、项城市、扶沟县、淮阳区、太康县、沈丘县、商水县、西华县)
东营市(河口区、广饶县、东营区、利津县、垦利区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
龙岩市(永定区、武平县、连城县、漳平市、新罗区、长汀县、上杭县)
吉安市(青原区、井冈山市、吉水县、安福县、峡江县、永新县、吉州区、泰和县、遂川县、万安县、永丰县、吉安县、新干县)
酒泉市(敦煌市、玉门市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区)
湘潭市(湘乡市、雨湖区、韶山市、湘潭县、岳塘区)
庆阳市(庆城县、环县、宁县、西峰区、华池县、合水县、镇原县、正宁县)
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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