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阜新市(太平区、海州区、彰武县、清河门区、新邱区、细河区、阜新蒙古族自治县)

泸州市(合江县、泸县、龙马潭区、古蔺县、纳溪区、江阳区、叙永县)

和田地区(策勒县、民丰县、洛浦县、于田县、和田市、和田县、墨玉县、皮山县)

黄山市(徽州区、黟县、祁门县、黄山区、歙县、屯溪区、休宁县)  抚顺市(清原满族自治县、新宾满族自治县、望花区、抚顺县、顺城区、东洲区、新抚区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县)

黄石市(下陆区、黄石港区、铁山区、阳新县、西塞山区、大冶市)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、共和县、同德县、兴海县)  儋州市

芜湖市(湾沚区、南陵县、鸠江区、繁昌区、镜湖区、弋江区、无为市)

衡阳市(蒸湘区、雁峰区、耒阳市、衡东县、衡阳县、南岳区、珠晖区、常宁市、衡山县、祁东县、石鼓区、衡南县)

锦州市(义县、凌海市、北镇市、黑山县、凌河区、古塔区、太和区)

酒泉市(肃州区、敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、德令哈市、茫崖市、格尔木市、乌兰县)

济宁市(金乡县、泗水县、兖州区、汶上县、曲阜市、嘉祥县、邹城市、微山县、任城区、梁山县、鱼台县)

邵阳市(邵东市、北塔区、洞口县、绥宁县、新宁县、隆回县、大祥区、邵阳县、武冈市、城步苗族自治县、双清区、新邵县)

林芝市(朗县、巴宜区、波密县、工布江达县、米林市、察隅县、墨脱县)

定西市(渭源县、漳县、临洮县、通渭县、陇西县、岷县、安定区)

邯郸市(邱县、峰峰矿区、广平县、涉县、鸡泽县、永年区、馆陶县、复兴区、曲周县、磁县、魏县、临漳县、成安县、武安市、大名县、丛台区、邯山区、肥乡区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

通化市(柳河县、梅河口市、辉南县、东昌区、集安市、通化县、二道江区)

常州市(新北区、钟楼区、溧阳市、武进区、天宁区、金坛区)

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

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

丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、振兴区、东港市、元宝区、振安区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

龙岩市(连城县、新罗区、武平县、长汀县、上杭县、永定区、漳平市)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

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

徐州市(泉山区、新沂市、鼓楼区、贾汪区、沛县、云龙区、睢宁县、铜山区、邳州市、丰县)

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

石家庄市(栾城区、桥西区、平山县、新华区、无极县、裕华区、灵寿县、藁城区、行唐县、井陉矿区、鹿泉区、辛集市、新乐市、晋州市、正定县、赞皇县、深泽县、赵县、高邑县、长安区、元氏县、井陉县)  昭通市(威信县、绥江县、巧家县、盐津县、彝良县、昭阳区、水富市、鲁甸县、大关县、永善县、镇雄县)

柳州市(柳城县、鱼峰区、城中区、融水苗族自治县、柳江区、融安县、鹿寨县、柳南区、三江侗族自治县、柳北区)

梧州市(藤县、岑溪市、万秀区、长洲区、龙圩区、蒙山县、苍梧县)

防城港市(港口区、防城区、东兴市、上思县)宁波市(江北区、海曙区、余姚市、慈溪市、镇海区、宁海县、奉化区、鄞州区、象山县、北仑区)

四平市(铁西区、梨树县、铁东区、双辽市、伊通满族自治县)  广州市(白云区、荔湾区、从化区、天河区、黄埔区、越秀区、南沙区、增城区、花都区、番禺区、海珠区)

凉山彝族自治州(金阳县、布拖县、美姑县、西昌市、昭觉县、德昌县、越西县、冕宁县、会理市、宁南县、甘洛县、雷波县、会东县、普格县、盐源县、喜德县、木里藏族自治县)

汉中市(汉台区、镇巴县、勉县、留坝县、洋县、宁强县、城固县、略阳县、西乡县、南郑区、佛坪县)

百色市(田阳区、隆林各族自治县、右江区、田林县、田东县、平果市、靖西市、西林县、凌云县、那坡县、乐业县、德保县)汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)

恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、咸丰县、利川市、恩施市、来凤县、宣恩县、建始县、巴东县)

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

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

天水市(秦州区、秦安县、甘谷县、张家川回族自治县、武山县、麦积区、清水县)

来宾市(象州县、合山市、忻城县、武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县)

抚州市(金溪县、南城县、南丰县、广昌县、临川区、东乡区、宜黄县、乐安县、黎川县、资溪县、崇仁县)

日照市(岚山区、五莲县、莒县、东港区)

扬州市(广陵区、邗江区、仪征市、江都区、高邮市、宝应县)

聊城市(莘县、茌平区、临清市、冠县、东昌府区、高唐县、东阿县、阳谷县)

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

深圳市(南山区、宝安区、盐田区、光明区、罗湖区、龙华区、福田区、龙岗区、坪山区)

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

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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。