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达州市(渠县、宣汉县、达川区、开江县、万源市、通川区、大竹县)

鄂尔多斯市(鄂托克旗、康巴什区、东胜区、达拉特旗、准格尔旗、乌审旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、杭锦旗)

呼和浩特市(和林格尔县、清水河县、赛罕区、新城区、土默特左旗、回民区、武川县、托克托县、玉泉区)

天津市(静海区、津南区、红桥区、西青区、滨海新区、武清区、蓟州区、和平区、宝坻区、北辰区、河北区、宁河区、东丽区、河东区、河西区、南开区)  焦作市(中站区、武陟县、孟州市、沁阳市、温县、马村区、山阳区、修武县、博爱县、解放区)

黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)

商丘市(宁陵县、柘城县、民权县、永城市、睢县、睢阳区、虞城县、夏邑县、梁园区)

枣庄市(滕州市、山亭区、薛城区、台儿庄区、市中区、峄城区)宣城市(泾县、旌德县、宣州区、绩溪县、宁国市、广德市、郎溪县)

朝阳市(北票市、龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、朝阳县、凌源市)  甘南藏族自治州(迭部县、夏河县、碌曲县、卓尼县、舟曲县、临潭县、合作市、玛曲县)

杭州市(桐庐县、临安区、滨江区、钱塘区、临平区、上城区、拱墅区、淳安县、西湖区、富阳区、萧山区、余杭区、建德市)

平顶山市(汝州市、舞钢市、石龙区、卫东区、新华区、鲁山县、叶县、湛河区、宝丰县、郏县)

包头市(土默特右旗、九原区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、昆都仑区、白云鄂博矿区、青山区、东河区)

十堰市(丹江口市、茅箭区、房县、竹溪县、竹山县、郧西县、郧阳区、张湾区)

辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)

洛阳市(栾川县、汝阳县、西工区、洛宁县、伊川县、宜阳县、瀍河回族区、洛龙区、新安县、孟津区、老城区、涧西区、嵩县、偃师区)

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

日喀则市(白朗县、拉孜县、萨嘎县、康马县、仲巴县、定结县、南木林县、岗巴县、仁布县、聂拉木县、昂仁县、桑珠孜区、定日县、江孜县、谢通门县、萨迦县、亚东县、吉隆县)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

七台河市(桃山区、勃利县、茄子河区、新兴区)

石家庄市(无极县、赵县、新乐市、晋州市、藁城区、行唐县、灵寿县、深泽县、元氏县、井陉县、鹿泉区、裕华区、新华区、长安区、栾城区、平山县、井陉矿区、赞皇县、桥西区、辛集市、正定县、高邑县)

鹤壁市(淇县、淇滨区、浚县、山城区、鹤山区)

马鞍山市(博望区、雨山区、含山县、花山区、当涂县、和县)

长治市(屯留区、平顺县、潞城区、武乡县、黎城县、沁县、长子县、上党区、沁源县、襄垣县、潞州区、壶关县)

武威市(天祝藏族自治县、凉州区、民勤县、古浪县)

乌鲁木齐市(天山区、头屯河区、米东区、新市区、水磨沟区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、达坂城区)

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

乌兰察布市(集宁区、兴和县、商都县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、凉城县、卓资县、四子王旗、丰镇市、化德县、察哈尔右翼后旗)

铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)

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梅州市(五华县、大埔县、蕉岭县、平远县、丰顺县、梅江区、梅县区、兴宁市)

喀什地区(伽师县、岳普湖县、喀什市、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、疏勒县、巴楚县、疏附县、莎车县、泽普县、麦盖提县)

海口市(秀英区、龙华区、美兰区、琼山区)

滁州市(凤阳县、琅琊区、全椒县、定远县、南谯区、明光市、来安县、天长市)  衡水市(枣强县、安平县、桃城区、景县、武强县、故城县、深州市、阜城县、冀州区、武邑县、饶阳县)

宝鸡市(太白县、凤翔区、陇县、麟游县、眉县、千阳县、渭滨区、陈仓区、扶风县、凤县、金台区、岐山县)

钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

广西壮族自治区永州市(祁阳市、双牌县、宁远县、新田县、江华瑶族自治县、江永县、冷水滩区、蓝山县、东安县、零陵区、道县)

南京市(秦淮区、玄武区、六合区、栖霞区、浦口区、江宁区、鼓楼区、溧水区、高淳区、雨花台区、建邺区)  宁夏回族自治区

榆林市(定边县、米脂县、绥德县、佳县、吴堡县、子洲县、清涧县、榆阳区、靖边县、府谷县、横山区、神木市)

牡丹江市(林口县、西安区、东安区、绥芬河市、爱民区、海林市、阳明区、宁安市、穆棱市、东宁市)

绵阳市(平武县、三台县、安州区、游仙区、江油市、涪城区、梓潼县、盐亭县、北川羌族自治县)重庆市(大足区、奉节县、垫江县、南川区、渝中区、石柱土家族自治县、綦江区、梁平区、忠县、万州区、巫溪县、荣昌区、合川区、武隆区、江北区、黔江区、沙坪坝区、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、璧山区、江津区、巫山县、彭水苗族土家族自治县、南岸区、丰都县、巴南区、潼南区、城口县、开州区、九龙坡区、大渡口区、铜梁区、云阳县、长寿区、渝北区、涪陵区、北碚区、永川区)

怀化市(芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、鹤城区、沅陵县、中方县、通道侗族自治县、会同县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、溆浦县、新晃侗族自治县、辰溪县)

延边朝鲜族自治州(珲春市、和龙市、汪清县、龙井市、安图县、敦化市、延吉市、图们市)

廊坊市(广阳区、大城县、永清县、文安县、安次区、霸州市、香河县、固安县、大厂回族自治县、三河市)

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阿克苏地区(温宿县、沙雅县、柯坪县、新和县、乌什县、阿克苏市、阿瓦提县、库车市、拜城县)

伊犁哈萨克自治州(奎屯市、霍尔果斯市、昭苏县、新源县、巩留县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、霍城县、尼勒克县、特克斯县)

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抚顺市(清原满族自治县、新抚区、抚顺县、望花区、东洲区、新宾满族自治县、顺城区)

　　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。