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桂林市(秀峰区、兴安县、七星区、永福县、叠彩区、恭城瑶族自治县、雁山区、临桂区、资源县、象山区、灌阳县、龙胜各族自治县、阳朔县、荔浦市、灵川县、全州县、平乐县)

荆州市(石首市、监利市、荆州区、沙市区、公安县、松滋市、江陵县、洪湖市)

阿坝藏族羌族自治州(松潘县、茂县、九寨沟县、红原县、金川县、阿坝县、壤塘县、黑水县、理县、汶川县、若尔盖县、马尔康市、小金县)  唐山市(开平区、丰南区、古冶区、曹妃甸区、迁安市、滦州市、玉田县、路北区、丰润区、乐亭县、遵化市、滦南县、路南区、迁西县)

三门峡市(渑池县、义马市、灵宝市、陕州区、卢氏县、湖滨区)

岳阳市(汨罗市、华容县、云溪区、岳阳县、平江县、湘阴县、临湘市、君山区、岳阳楼区)

南阳市(方城县、镇平县、卧龙区、桐柏县、内乡县、南召县、邓州市、宛城区、新野县、唐河县、西峡县、社旗县、淅川县)

衡阳市(衡阳县、耒阳市、石鼓区、衡东县、衡南县、衡山县、蒸湘区、祁东县、常宁市、雁峰区、南岳区、珠晖区)  鸡西市(恒山区、虎林市、滴道区、梨树区、鸡东县、密山市、城子河区、麻山区、鸡冠区)

孝感市(汉川市、孝南区、应城市、孝昌县、安陆市、云梦县、大悟县)

七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)

四平市(双辽市、铁东区、梨树县、伊通满族自治县、铁西区)

遵义市(红花岗区、桐梓县、习水县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、凤冈县、绥阳县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、赤水市、湄潭县、仁怀市、余庆县、播州区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)

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

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县、民乐县、高台县、山丹县)

本溪市(溪湖区、明山区、平山区、桓仁满族自治县、南芬区、本溪满族自治县)

丽江市(古城区、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)

海东市(循化撒拉族自治县、乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、平安区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

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

威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)

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

遂宁市(蓬溪县、安居区、射洪市、大英县、船山区)

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

广元市(苍溪县、剑阁县、昭化区、朝天区、青川县、旺苍县、利州区)

蚌埠市(怀远县、禹会区、淮上区、固镇县、蚌山区、龙子湖区、五河县)

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赣州市(南康区、安远县、信丰县、崇义县、兴国县、大余县、于都县、石城县、会昌县、瑞金市、定南县、赣县区、寻乌县、章贡区、龙南市、宁都县、上犹县、全南县)

枣庄市(山亭区、峄城区、薛城区、台儿庄区、滕州市、市中区)

衢州市(柯城区、衢江区、常山县、龙游县、江山市、开化县)

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湖州市(吴兴区、安吉县、南浔区、长兴县、德清县)

白银市(白银区、会宁县、靖远县、平川区、景泰县)

三沙市(西沙区、南沙区)阿克苏地区(柯坪县、温宿县、阿克苏市、阿瓦提县、库车市、沙雅县、乌什县、拜城县、新和县)

阜阳市(颍东区、颍上县、颍州区、临泉县、颍泉区、阜南县、太和县、界首市)  惠州市(惠城区、龙门县、惠东县、惠阳区、博罗县)

莆田市(荔城区、涵江区、仙游县、秀屿区、城厢区)

兰州市(西固区、城关区、永登县、榆中县、安宁区、红古区、七里河区、皋兰县)

白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、靖宇县、抚松县、江源区、临江市)安康市(白河县、汉阴县、镇坪县、平利县、旬阳市、岚皋县、汉滨区、石泉县、宁陕县、紫阳县)

聊城市(阳谷县、临清市、茌平区、东昌府区、高唐县、东阿县、莘县、冠县)

荆门市(沙洋县、京山市、东宝区、掇刀区、钟祥市)

天水市(秦州区、秦安县、麦积区、张家川回族自治县、甘谷县、武山县、清水县)

揭阳市(揭西县、惠来县、揭东区、榕城区、普宁市)

果洛藏族自治州(甘德县、久治县、达日县、班玛县、玛多县、玛沁县)

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晋城市(高平市、陵川县、城区、沁水县、阳城县、泽州县)

汕头市(潮阳区、金平区、澄海区、潮南区、南澳县、濠江区、龙湖区)

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

兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、扎赉特旗)

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

营口市(西市区、大石桥市、站前区、老边区、鲅鱼圈区、盖州市)

内蒙古自治区

　　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。