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芜湖市(南陵县、无为市、鸠江区、镜湖区、弋江区、繁昌区、湾沚区)

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

河源市(和平县、连平县、源城区、龙川县、紫金县、东源县)

兰州市(榆中县、七里河区、安宁区、城关区、红古区、永登县、西固区、皋兰县)  厦门市(同安区、翔安区、海沧区、湖里区、思明区、集美区)

佛山市(南海区、禅城区、顺德区、高明区、三水区)

湛江市(雷州市、廉江市、霞山区、遂溪县、坡头区、徐闻县、麻章区、赤坎区、吴川市)

韶关市(乳源瑶族自治县、南雄市、仁化县、武江区、始兴县、浈江区、翁源县、曲江区、新丰县、乐昌市)酒泉市(敦煌市、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、肃州区、玉门市、瓜州县)

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

张掖市(甘州区、肃南裕固族自治县、高台县、山丹县、民乐县、临泽县)

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

聊城市(阳谷县、茌平区、东昌府区、临清市、莘县、东阿县、高唐县、冠县)

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

哈尔滨市(五常市、木兰县、通河县、呼兰区、巴彦县、延寿县、宾县、阿城区、道里区、尚志市、依兰县、松北区、方正县、双城区、道外区、南岗区、香坊区、平房区)

昆明市(富民县、嵩明县、东川区、石林彝族自治县、西山区、官渡区、晋宁区、安宁市、五华区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、呈贡区、寻甸回族彝族自治县)

昭通市(威信县、水富市、昭阳区、绥江县、镇雄县、彝良县、大关县、盐津县、永善县、鲁甸县、巧家县)

崇左市(龙州县、天等县、江州区、扶绥县、大新县、宁明县、凭祥市)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

南通市(如皋市、崇川区、如东县、海门区、海安市、通州区、启东市)

德州市(武城县、临邑县、禹城市、宁津县、齐河县、夏津县、德城区、平原县、陵城区、庆云县、乐陵市)

濮阳市(清丰县、华龙区、范县、濮阳县、台前县、南乐县)

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

淄博市(桓台县、临淄区、高青县、博山区、周村区、沂源县、淄川区、张店区)

保定市(易县、雄县、曲阳县、高阳县、徐水区、涿州市、安新县、竞秀区、高碑店市、涞水县、清苑区、蠡县、博野县、容城县、安国市、望都县、阜平县、定州市、定兴县、满城区、唐县、莲池区、顺平县、涞源县)

塔城地区(额敏县、沙湾市、乌苏市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市)

辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)

亳州市(蒙城县、谯城区、利辛县、涡阳县)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

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雅安市(芦山县、名山区、石棉县、雨城区、天全县、宝兴县、荥经县、汉源县)

南宁市(邕宁区、宾阳县、良庆区、武鸣区、西乡塘区、兴宁区、马山县、横州市、江南区、青秀区、隆安县、上林县)

滁州市(凤阳县、全椒县、天长市、定远县、来安县、琅琊区、明光市、南谯区)

乌鲁木齐市(头屯河区、达坂城区、乌鲁木齐县、新市区、天山区、米东区、水磨沟区、沙依巴克区)  山南市(贡嘎县、隆子县、加查县、浪卡子县、洛扎县、琼结县、措美县、扎囊县、乃东区、错那市、桑日县、曲松县)

通化市(梅河口市、东昌区、二道江区、通化县、集安市、柳河县、辉南县)

益阳市(资阳区、桃江县、沅江市、南县、安化县、赫山区)

赣州市(安远县、全南县、兴国县、瑞金市、上犹县、定南县、章贡区、崇义县、龙南市、会昌县、石城县、大余县、宁都县、南康区、于都县、赣县区、信丰县、寻乌县)陇南市(两当县、西和县、文县、礼县、武都区、成县、康县、徽县、宕昌县)

抚顺市(清原满族自治县、东洲区、抚顺县、顺城区、新宾满族自治县、望花区、新抚区)  盐城市(阜宁县、建湖县、大丰区、亭湖区、东台市、响水县、射阳县、滨海县、盐都区)

池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)

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

德阳市(绵竹市、罗江区、旌阳区、广汉市、中江县、什邡市)大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

沈阳市(苏家屯区、大东区、于洪区、沈河区、沈北新区、浑南区、皇姑区、新民市、铁西区、辽中区、法库县、和平区、康平县)

荆门市(东宝区、掇刀区、京山市、钟祥市、沙洋县)

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

随州市(随县、广水市、曾都区)

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

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

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

烟台市(福山区、龙口市、招远市、海阳市、牟平区、莱阳市、莱州市、蓬莱区、栖霞市、芝罘区、莱山区)

宁波市(镇海区、鄞州区、宁海县、江北区、北仑区、余姚市、海曙区、奉化区、象山县、慈溪市)

茂名市(化州市、高州市、信宜市、电白区、茂南区)

梅州市(梅江区、蕉岭县、五华县、丰顺县、兴宁市、大埔县、平远县、梅县区)

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

龙岩市(长汀县、新罗区、漳平市、上杭县、永定区、连城县、武平县)

嘉峪关市

遂宁市(大英县、蓬溪县、安居区、船山区、射洪市)

辽阳市(文圣区、白塔区、宏伟区、灯塔市、太子河区、辽阳县、弓长岭区)

　　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。