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白银市(白银区、会宁县、靖远县、景泰县、平川区)

肇庆市(封开县、高要区、德庆县、四会市、端州区、怀集县、广宁县、鼎湖区)

双鸭山市(饶河县、四方台区、宝清县、宝山区、尖山区、集贤县、友谊县、岭东区)

甘孜藏族自治州(稻城县、巴塘县、石渠县、雅江县、理塘县、康定市、新龙县、白玉县、道孚县、德格县、甘孜县、得荣县、乡城县、炉霍县、泸定县、九龙县、丹巴县、色达县)  东营市(河口区、利津县、垦利区、东营区、广饶县)

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

晋中市(平遥县、寿阳县、祁县、左权县、昔阳县、介休市、灵石县、榆次区、太谷区、榆社县、和顺县)

桂林市(雁山区、龙胜各族自治县、叠彩区、资源县、灌阳县、平乐县、恭城瑶族自治县、象山区、秀峰区、荔浦市、兴安县、全州县、七星区、阳朔县、永福县、临桂区、灵川县)柳州市(柳江区、柳北区、柳南区、鹿寨县、柳城县、三江侗族自治县、鱼峰区、城中区、融水苗族自治县、融安县)

凉山彝族自治州(越西县、普格县、昭觉县、会东县、宁南县、盐源县、金阳县、木里藏族自治县、布拖县、西昌市、雷波县、美姑县、德昌县、喜德县、冕宁县、会理市、甘洛县)  朔州市(应县、右玉县、山阴县、朔城区、怀仁市、平鲁区)

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

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、晴隆县、册亨县、兴仁市、望谟县、安龙县、普安县、贞丰县)

朝阳市(凌源市、双塔区、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、北票市、龙城区)

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

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

驻马店市(新蔡县、汝南县、上蔡县、正阳县、西平县、平舆县、驿城区、遂平县、泌阳县、确山县)

天津市(西青区、宁河区、东丽区、河东区、北辰区、和平区、河西区、红桥区、宝坻区、静海区、武清区、蓟州区、津南区、滨海新区、河北区、南开区)

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

曲靖市(罗平县、麒麟区、会泽县、富源县、师宗县、沾益区、宣威市、陆良县、马龙区)

咸宁市(咸安区、崇阳县、通城县、赤壁市、通山县、嘉鱼县)

松原市(乾安县、扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)

淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

阳泉市(盂县、平定县、矿区、郊区、城区)

锡林郭勒盟(多伦县、正镶白旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、镶黄旗、二连浩特市、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、锡林浩特市、正蓝旗)

亳州市(蒙城县、谯城区、利辛县、涡阳县)

信阳市(固始县、新县、平桥区、息县、罗山县、商城县、浉河区、光山县、潢川县、淮滨县)

舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)

许昌市(建安区、长葛市、魏都区、禹州市、襄城县、鄢陵县)

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大理白族自治州(洱源县、宾川县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、大理市、南涧彝族自治县、祥云县、鹤庆县、剑川县、漾濞彝族自治县、永平县、云龙县)

通辽市(扎鲁特旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、库伦旗、开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、奈曼旗)

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)

辽源市(龙山区、东辽县、东丰县、西安区)  巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、尉犁县、和静县、和硕县、焉耆回族自治县、轮台县、博湖县、库尔勒市、且末县)

盐城市(响水县、盐都区、大丰区、射阳县、建湖县、阜宁县、滨海县、亭湖区、东台市)

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

贺州市(昭平县、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县、八步区)玉树藏族自治州(曲麻莱县、玉树市、杂多县、称多县、囊谦县、治多县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)  娄底市(娄星区、涟源市、新化县、冷水江市、双峰县)

池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)

汕头市(濠江区、龙湖区、潮阳区、金平区、澄海区、南澳县、潮南区)

赣州市(龙南市、崇义县、赣县区、宁都县、寻乌县、章贡区、瑞金市、安远县、于都县、会昌县、信丰县、全南县、定南县、大余县、南康区、兴国县、石城县、上犹县)齐齐哈尔市(富裕县、碾子山区、克东县、富拉尔基区、建华区、铁锋区、泰来县、甘南县、昂昂溪区、拜泉县、依安县、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、龙江县、讷河市、克山县)

本溪市(本溪满族自治县、明山区、溪湖区、桓仁满族自治县、南芬区、平山区)

莆田市(城厢区、涵江区、仙游县、秀屿区、荔城区)

平凉市(庄浪县、泾川县、崆峒区、灵台县、静宁县、崇信县、华亭市)

韶关市(武江区、仁化县、始兴县、乐昌市、乳源瑶族自治县、翁源县、南雄市、浈江区、新丰县、曲江区)

嘉峪关市

河源市(东源县、紫金县、连平县、龙川县、和平县、源城区)

宣城市(泾县、旌德县、郎溪县、广德市、宁国市、绩溪县、宣州区)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、平塘县、瓮安县、长顺县、龙里县、独山县、罗甸县、福泉市、荔波县、惠水县、贵定县、三都水族自治县)

辽阳市(文圣区、灯塔市、弓长岭区、宏伟区、太子河区、白塔区、辽阳县)

扬州市(广陵区、邗江区、宝应县、江都区、高邮市、仪征市)

益阳市(赫山区、南县、桃江县、沅江市、安化县、资阳区)

抚顺市(新抚区、抚顺县、望花区、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区、顺城区)

张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区)

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

连云港市(灌云县、赣榆区、海州区、灌南县、连云区、东海县)

　　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。