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和田地区(策勒县、民丰县、墨玉县、皮山县、和田县、于田县、洛浦县、和田市)

来宾市(忻城县、兴宾区、合山市、金秀瑶族自治县、象州县、武宣县)

齐齐哈尔市(梅里斯达斡尔族区、克东县、昂昂溪区、碾子山区、铁锋区、富裕县、泰来县、甘南县、富拉尔基区、建华区、龙江县、讷河市、龙沙区、依安县、拜泉县、克山县)

巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、若羌县、且末县、焉耆回族自治县、轮台县、库尔勒市、和静县、和硕县、博湖县)  扬州市(广陵区、江都区、宝应县、邗江区、高邮市、仪征市)

庆阳市(正宁县、西峰区、宁县、环县、庆城县、镇原县、合水县、华池县)

大连市(普兰店区、庄河市、长海县、瓦房店市、沙河口区、金州区、旅顺口区、甘井子区、西岗区、中山区)

朝阳市(凌源市、建平县、朝阳县、龙城区、双塔区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)

汉中市(略阳县、南郑区、宁强县、佛坪县、西乡县、留坝县、勉县、汉台区、洋县、镇巴县、城固县)  钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

咸阳市(乾县、永寿县、渭城区、礼泉县、秦都区、武功县、杨陵区、兴平市、淳化县、彬州市、长武县、三原县、旬邑县、泾阳县)

承德市(宽城满族自治县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、双滦区、丰宁满族自治县、滦平县、平泉市、隆化县、承德县、双桥区)

临夏回族自治州(临夏县、和政县、康乐县、永靖县、广河县、临夏市、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

开封市(祥符区、通许县、鼓楼区、禹王台区、杞县、尉氏县、兰考县、龙亭区、顺河回族区)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、册亨县、安龙县、兴仁市、普安县、望谟县、贞丰县、晴隆县)

那曲市(申扎县、尼玛县、安多县、双湖县、巴青县、索县、比如县、聂荣县、色尼区、嘉黎县、班戈县)

张家口市(阳原县、沽源县、崇礼区、蔚县、下花园区、桥东区、怀来县、赤城县、涿鹿县、宣化区、万全区、怀安县、康保县、尚义县、张北县、桥西区)

阿坝藏族羌族自治州(红原县、理县、小金县、松潘县、黑水县、汶川县、壤塘县、金川县、若尔盖县、阿坝县、茂县、马尔康市、九寨沟县)

遂宁市(安居区、船山区、大英县、蓬溪县、射洪市)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

信阳市(浉河区、淮滨县、潢川县、光山县、商城县、息县、平桥区、固始县、新县、罗山县)

淮南市(潘集区、八公山区、田家庵区、谢家集区、凤台县、大通区、寿县)

克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、泸溪县、吉首市、龙山县、保靖县、古丈县、花垣县、永顺县)

甘南藏族自治州(迭部县、卓尼县、合作市、夏河县、舟曲县、碌曲县、临潭县、玛曲县)

宜昌市(宜都市、伍家岗区、长阳土家族自治县、秭归县、兴山县、枝江市、远安县、当阳市、五峰土家族自治县、猇亭区、夷陵区、西陵区、点军区)

山南市(桑日县、措美县、浪卡子县、扎囊县、隆子县、曲松县、贡嘎县、乃东区、加查县、错那市、琼结县、洛扎县)

常州市(新北区、钟楼区、金坛区、天宁区、武进区、溧阳市)

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景德镇市(浮梁县、珠山区、昌江区、乐平市)

兴安盟(乌兰浩特市、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗)

泰安市(新泰市、岱岳区、宁阳县、东平县、泰山区、肥城市)

柳州市(融安县、鹿寨县、城中区、三江侗族自治县、柳北区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳南区、柳城县、柳江区)  七台河市(勃利县、茄子河区、桃山区、新兴区)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)

三明市(三元区、泰宁县、宁化县、沙县区、永安市、清流县、明溪县、将乐县、尤溪县、大田县、建宁县)

黑河市(嫩江市、五大连池市、爱辉区、北安市、孙吴县、逊克县)商洛市(山阳县、镇安县、商南县、丹凤县、商州区、柞水县、洛南县)

定西市(岷县、陇西县、安定区、临洮县、通渭县、漳县、渭源县)  孝感市(大悟县、汉川市、孝南区、云梦县、孝昌县、应城市、安陆市)

黄石市(大冶市、黄石港区、下陆区、阳新县、西塞山区、铁山区)

阜阳市(颍上县、太和县、阜南县、颍东区、临泉县、界首市、颍泉区、颍州区)

永州市(东安县、江永县、新田县、宁远县、冷水滩区、蓝山县、道县、祁阳市、双牌县、零陵区、江华瑶族自治县)池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)

梅州市(梅县区、蕉岭县、大埔县、梅江区、平远县、丰顺县、兴宁市、五华县)

拉萨市(当雄县、城关区、达孜区、曲水县、堆龙德庆区、尼木县、林周县、墨竹工卡县)

株洲市(醴陵市、天元区、茶陵县、渌口区、石峰区、炎陵县、芦淞区、荷塘区、攸县)

宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县)

嘉兴市(秀洲区、平湖市、嘉善县、海宁市、南湖区、桐乡市、海盐县)

温州市(文成县、洞头区、龙湾区、泰顺县、龙港市、永嘉县、鹿城区、乐清市、苍南县、瑞安市、瓯海区、平阳县)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

漳州市(诏安县、龙海区、长泰区、云霄县、平和县、南靖县、东山县、漳浦县、华安县、芗城区、龙文区)

白山市(长白朝鲜族自治县、临江市、抚松县、浑江区、江源区、靖宇县)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)

武汉市(江汉区、江夏区、青山区、黄陂区、新洲区、武昌区、汉阳区、洪山区、汉南区、硚口区、东西湖区、江岸区、蔡甸区)

昌都市(八宿县、边坝县、洛隆县、丁青县、左贡县、类乌齐县、贡觉县、卡若区、江达县、芒康县、察雅县)

大理白族自治州(祥云县、永平县、大理市、宾川县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、剑川县、洱源县、南涧彝族自治县、云龙县、漾濞彝族自治县)

岳阳市(云溪区、湘阴县、华容县、临湘市、汨罗市、君山区、平江县、岳阳县、岳阳楼区)

安阳市(文峰区、内黄县、殷都区、滑县、龙安区、安阳县、林州市、北关区、汤阴县)

南通市(海门区、启东市、如皋市、如东县、海安市、崇川区、通州区)

　　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。