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南平市(浦城县、延平区、建阳区、政和县、松溪县、顺昌县、邵武市、武夷山市、光泽县、建瓯市)

安庆市(桐城市、迎江区、大观区、望江县、宿松县、太湖县、潜山市、宜秀区、怀宁县、岳西县)

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

石家庄市(晋州市、辛集市、深泽县、高邑县、井陉县、藁城区、行唐县、新华区、鹿泉区、长安区、赵县、平山县、元氏县、灵寿县、栾城区、井陉矿区、正定县、无极县、赞皇县、桥西区、新乐市、裕华区)  伊春市(铁力市、友好区、丰林县、嘉荫县、伊美区、乌翠区、汤旺县、南岔县、大箐山县、金林区)

黄石市(黄石港区、下陆区、西塞山区、大冶市、铁山区、阳新县)

玉树藏族自治州(杂多县、玉树市、称多县、囊谦县、曲麻莱县、治多县)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)

泉州市(鲤城区、德化县、惠安县、南安市、永春县、安溪县、金门县、石狮市、丰泽区、洛江区、泉港区、晋江市)  镇江市(句容市、润州区、丹阳市、扬中市、丹徒区、京口区)

淮南市(大通区、田家庵区、八公山区、谢家集区、凤台县、寿县、潘集区)

上饶市(万年县、信州区、婺源县、广信区、广丰区、玉山县、德兴市、弋阳县、铅山县、鄱阳县、横峰县、余干县)

丽水市(龙泉市、云和县、莲都区、庆元县、遂昌县、缙云县、景宁畲族自治县、青田县、松阳县)

忻州市(保德县、定襄县、五寨县、原平市、静乐县、神池县、五台县、偏关县、宁武县、河曲县、代县、繁峙县、忻府区、岢岚县)

乐山市(马边彝族自治县、犍为县、峨眉山市、沙湾区、井研县、市中区、金口河区、五通桥区、峨边彝族自治县、夹江县、沐川县)

文山壮族苗族自治州(砚山县、文山市、丘北县、西畴县、广南县、麻栗坡县、马关县、富宁县)

吕梁市(方山县、中阳县、兴县、石楼县、汾阳市、交口县、临县、离石区、交城县、柳林县、文水县、岚县、孝义市)

肇庆市(鼎湖区、封开县、广宁县、怀集县、端州区、高要区、四会市、德庆县)

三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)

张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县、山丹县、高台县、甘州区)

楚雄彝族自治州(大姚县、姚安县、元谋县、南华县、楚雄市、禄丰市、牟定县、武定县、双柏县、永仁县)

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

铁岭市(铁岭县、银州区、开原市、西丰县、清河区、调兵山市、昌图县)

黄山市(黟县、祁门县、休宁县、歙县、徽州区、黄山区、屯溪区)

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、且末县、若羌县、博湖县、焉耆回族自治县、库尔勒市、和静县、轮台县、尉犁县)

眉山市(丹棱县、洪雅县、仁寿县、彭山区、青神县、东坡区)

南通市(海安市、如皋市、崇川区、启东市、如东县、通州区、海门区)

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

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

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钦州市(钦北区、钦南区、灵山县、浦北县)

漯河市(临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区、召陵区)

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

长春市(德惠市、绿园区、农安县、九台区、榆树市、朝阳区、双阳区、宽城区、二道区、公主岭市、南关区)  嘉峪关市

淮北市(濉溪县、杜集区、烈山区、相山区)

自贡市(荣县、富顺县、贡井区、自流井区、大安区、沿滩区)

温州市(龙湾区、鹿城区、泰顺县、苍南县、瓯海区、龙港市、乐清市、瑞安市、文成县、平阳县、洞头区、永嘉县)大理白族自治州(永平县、巍山彝族回族自治县、剑川县、大理市、云龙县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、洱源县、宾川县、弥渡县、鹤庆县、祥云县)

朝阳市(龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、北票市、双塔区、朝阳县、建平县)  连云港市(东海县、灌云县、灌南县、海州区、赣榆区、连云区)

巴彦淖尔市(临河区、磴口县、乌拉特后旗、五原县、乌拉特中旗、杭锦后旗、乌拉特前旗)

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)

双鸭山市(宝清县、四方台区、集贤县、友谊县、饶河县、宝山区、尖山区、岭东区)铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)

保山市(龙陵县、施甸县、隆阳区、昌宁县、腾冲市)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、开远市、石屏县、建水县、弥勒市、绿春县、个旧市、泸西县、蒙自市、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县)

临沂市(平邑县、河东区、兰山区、沂南县、费县、兰陵县、罗庄区、郯城县、蒙阴县、沂水县、莒南县、临沭县)

泸州市(古蔺县、纳溪区、龙马潭区、合江县、叙永县、泸县、江阳区)

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

新疆维吾尔自治区

滨州市(邹平市、惠民县、博兴县、沾化区、滨城区、阳信县、无棣县)

大庆市(林甸县、红岗区、龙凤区、萨尔图区、让胡路区、肇州县、肇源县、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县)

郴州市(嘉禾县、桂东县、资兴市、汝城县、安仁县、宜章县、苏仙区、北湖区、临武县、永兴县、桂阳县)

绍兴市(诸暨市、新昌县、嵊州市、越城区、柯桥区、上虞区)

内江市(资中县、东兴区、市中区、威远县、隆昌市)

清远市(清城区、阳山县、连南瑶族自治县、连州市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清新区、英德市)

六安市(金安区、霍邱县、叶集区、舒城县、霍山县、裕安区、金寨县)

白城市(洮北区、洮南市、通榆县、大安市、镇赉县)

呼伦贝尔市(扎兰屯市、扎赉诺尔区、牙克石市、根河市、鄂伦春自治旗、满洲里市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、额尔古纳市)

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

　　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。