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甘孜藏族自治州(乡城县、色达县、泸定县、新龙县、丹巴县、巴塘县、甘孜县、理塘县、康定市、德格县、道孚县、雅江县、九龙县、白玉县、稻城县、石渠县、炉霍县、得荣县)
哈尔滨市(平房区、延寿县、通河县、松北区、五常市、道里区、依兰县、宾县、巴彦县、南岗区、香坊区、道外区、阿城区、方正县、木兰县、双城区、呼兰区、尚志市)
河池市(都安瑶族自治县、凤山县、巴马瑶族自治县、南丹县、环江毛南族自治县、宜州区、大化瑶族自治县、天峨县、东兰县、罗城仫佬族自治县、金城江区)
许昌市(建安区、长葛市、魏都区、禹州市、襄城县、鄢陵县)
鹤岗市(兴山区、南山区、工农区、绥滨县、东山区、萝北县、兴安区、向阳区)
贺州市(钟山县、昭平县、八步区、平桂区、富川瑶族自治县)
长春市(九台区、德惠市、宽城区、南关区、公主岭市、榆树市、二道区、双阳区、农安县、绿园区、朝阳区)
葫芦岛市(建昌县、龙港区、绥中县、连山区、南票区、兴城市)
廊坊市(安次区、大城县、三河市、广阳区、香河县、固安县、大厂回族自治县、永清县、霸州市、文安县)
西藏自治区
常州市(钟楼区、溧阳市、天宁区、金坛区、武进区、新北区)
金昌市(金川区、永昌县)
无锡市(梁溪区、锡山区、惠山区、江阴市、新吴区、宜兴市、滨湖区)
通化市(辉南县、二道江区、集安市、柳河县、梅河口市、通化县、东昌区)
张掖市(甘州区、山丹县、临泽县、高台县、民乐县、肃南裕固族自治县)
铁岭市(银州区、昌图县、铁岭县、西丰县、调兵山市、清河区、开原市)
佛山市(三水区、高明区、南海区、禅城区、顺德区)
宣城市(宣州区、绩溪县、广德市、郎溪县、旌德县、宁国市、泾县)
厦门市(同安区、集美区、湖里区、翔安区、思明区、海沧区)
黄冈市(麻城市、团风县、武穴市、黄州区、黄梅县、英山县、罗田县、红安县、浠水县、蕲春县)
揭阳市(揭西县、揭东区、普宁市、榕城区、惠来县)
池州市(青阳县、石台县、东至县、贵池区)
玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、治多县、玉树市、曲麻莱县、称多县)
抚州市(黎川县、南城县、南丰县、临川区、东乡区、崇仁县、宜黄县、金溪县、乐安县、广昌县、资溪县)
山南市(琼结县、曲松县、桑日县、扎囊县、隆子县、措美县、洛扎县、错那市、贡嘎县、乃东区、浪卡子县、加查县)
洛阳市(西工区、涧西区、栾川县、新安县、洛龙区、瀍河回族区、宜阳县、偃师区、老城区、伊川县、嵩县、汝阳县、洛宁县、孟津区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)
泸州市(叙永县、泸县、龙马潭区、合江县、古蔺县、纳溪区、江阳区)
宿州市(埇桥区、泗县、萧县、砀山县、灵璧县)
黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)
银川市(金凤区、西夏区、灵武市、贺兰县、永宁县、兴庆区)
通辽市(库伦旗、科尔沁区、开鲁县、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、奈曼旗)
锦州市(古塔区、义县、凌河区、黑山县、北镇市、太和区、凌海市)
盐城市(阜宁县、东台市、响水县、滨海县、大丰区、盐都区、亭湖区、建湖县、射阳县)
北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)
金华市(婺城区、磐安县、兰溪市、义乌市、东阳市、金东区、武义县、浦江县、永康市)
崇左市(凭祥市、江州区、扶绥县、宁明县、天等县、龙州县、大新县)
衢州市(柯城区、开化县、常山县、龙游县、江山市、衢江区)
丹东市(振安区、东港市、宽甸满族自治县、振兴区、凤城市、元宝区)
宁夏回族自治区
上饶市(婺源县、德兴市、余干县、信州区、弋阳县、玉山县、广信区、横峰县、万年县、广丰区、铅山县、鄱阳县)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、门源回族自治县、刚察县)
淮北市(烈山区、濉溪县、相山区、杜集区)
益阳市(赫山区、安化县、南县、资阳区、桃江县、沅江市)
武汉市(黄陂区、武昌区、江岸区、汉阳区、硚口区、江夏区、汉南区、新洲区、东西湖区、江汉区、蔡甸区、洪山区、青山区)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
五指山市(东方市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、临高县、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、万宁市、澄迈县、文昌市、定安县、屯昌县、琼海市)
青岛市(即墨区、市北区、胶州市、李沧区、市南区、城阳区、崂山区、黄岛区、平度市、莱西市)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、红河县、泸西县、建水县、河口瑶族自治县、石屏县、开远市、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、弥勒市、个旧市、屏边苗族自治县)
连云港市(连云区、赣榆区、海州区、灌云县、灌南县、东海县)
东莞市
荆门市(掇刀区、沙洋县、东宝区、京山市、钟祥市)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
肇庆市(德庆县、广宁县、高要区、鼎湖区、端州区、怀集县、封开县、四会市)
海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)
赤峰市(林西县、巴林左旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、喀喇沁旗、元宝山区、巴林右旗、松山区、克什克腾旗、红山区、宁城县)
张家口市(蔚县、张北县、万全区、尚义县、怀来县、赤城县、沽源县、涿鹿县、康保县、宣化区、崇礼区、下花园区、阳原县、桥东区、怀安县、桥西区)
徐州市(鼓楼区、邳州市、丰县、云龙区、铜山区、新沂市、泉山区、沛县、睢宁县、贾汪区)
苏州市(张家港市、虎丘区、姑苏区、常熟市、太仓市、吴中区、相城区、吴江区、昆山市)
遵义市(务川仡佬族苗族自治县、余庆县、赤水市、湄潭县、播州区、凤冈县、习水县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、绥阳县、桐梓县、汇川区、仁怀市)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、东胜区、康巴什区、鄂托克旗、达拉特旗、准格尔旗、杭锦旗、鄂托克前旗、乌审旗)
黄山市(歙县、黟县、祁门县、黄山区、屯溪区、徽州区、休宁县)
绍兴市(嵊州市、越城区、上虞区、新昌县、柯桥区、诸暨市)
果洛藏族自治州(玛多县、班玛县、甘德县、玛沁县、达日县、久治县)
清远市(佛冈县、连南瑶族自治县、清城区、英德市、连州市、连山壮族瑶族自治县、清新区、阳山县)
杭州市(拱墅区、富阳区、建德市、桐庐县、临安区、临平区、萧山区、上城区、西湖区、钱塘区、余杭区、滨江区、淳安县)
萍乡市(安源区、莲花县、湘东区、上栗县、芦溪县)
鞍山市(台安县、铁西区、海城市、千山区、岫岩满族自治县、铁东区、立山区)
运城市(稷山县、盐湖区、垣曲县、万荣县、河津市、平陆县、绛县、永济市、芮城县、临猗县、夏县、新绛县、闻喜县)
镇江市(润州区、丹阳市、丹徒区、句容市、京口区、扬中市)
宁波市(江北区、宁海县、鄞州区、镇海区、象山县、慈溪市、北仑区、奉化区、海曙区、余姚市)
芜湖市(湾沚区、无为市、弋江区、南陵县、鸠江区、繁昌区、镜湖区)
雅安市(天全县、雨城区、荥经县、名山区、芦山县、宝兴县、汉源县、石棉县)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、晴隆县、兴仁市、普安县、安龙县、贞丰县、兴义市、望谟县)
昌都市(边坝县、江达县、洛隆县、卡若区、贡觉县、八宿县、察雅县、左贡县、芒康县、丁青县、类乌齐县)
绥化市(北林区、青冈县、肇东市、安达市、兰西县、望奎县、明水县、海伦市、庆安县、绥棱县)
荆州市(洪湖市、松滋市、江陵县、沙市区、公安县、监利市、石首市、荆州区)
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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。
新闻结尾
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