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张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)
江门市(恩平市、江海区、台山市、蓬江区、新会区、鹤山市、开平市)
定西市(岷县、通渭县、渭源县、漳县、陇西县、安定区、临洮县)
眉山市(洪雅县、仁寿县、青神县、东坡区、丹棱县、彭山区)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、咸丰县、利川市、恩施市、鹤峰县、建始县、宣恩县、巴东县)
中山市
牡丹江市(穆棱市、阳明区、海林市、东安区、西安区、东宁市、爱民区、林口县、绥芬河市、宁安市)
开封市(禹王台区、兰考县、龙亭区、尉氏县、顺河回族区、杞县、通许县、鼓楼区、祥符区)
阿坝藏族羌族自治州(茂县、若尔盖县、松潘县、黑水县、马尔康市、九寨沟县、汶川县、理县、红原县、金川县、阿坝县、壤塘县、小金县)
玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、玉树市、杂多县、曲麻莱县、治多县)
三明市(宁化县、清流县、建宁县、永安市、大田县、三元区、明溪县、泰宁县、将乐县、尤溪县、沙县区)
铜川市(耀州区、王益区、宜君县、印台区)
成都市(金堂县、崇州市、金牛区、武侯区、蒲江县、邛崃市、大邑县、新津区、郫都区、彭州市、温江区、龙泉驿区、锦江区、简阳市、双流区、成华区、青白江区、青羊区、新都区、都江堰市)
荆门市(掇刀区、京山市、东宝区、沙洋县、钟祥市)
清远市(连南瑶族自治县、阳山县、清新区、连州市、连山壮族瑶族自治县、英德市、清城区、佛冈县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、龙山县、吉首市、保靖县、花垣县、泸溪县、凤凰县、古丈县)
忻州市(五寨县、河曲县、静乐县、定襄县、神池县、原平市、宁武县、代县、五台县、岢岚县、忻府区、繁峙县、保德县、偏关县)
新余市(渝水区、分宜县)
宜昌市(猇亭区、当阳市、兴山县、宜都市、远安县、长阳土家族自治县、点军区、夷陵区、伍家岗区、五峰土家族自治县、枝江市、西陵区、秭归县)
梅州市(五华县、蕉岭县、兴宁市、大埔县、梅县区、平远县、梅江区、丰顺县)
娄底市(娄星区、新化县、涟源市、冷水江市、双峰县)
塔城地区(塔城市、额敏县、乌苏市、沙湾市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县)
阜阳市(临泉县、太和县、颍东区、界首市、颍泉区、颍上县、阜南县、颍州区)
茂名市(高州市、茂南区、电白区、信宜市、化州市)
鹤岗市(东山区、南山区、萝北县、工农区、兴山区、兴安区、向阳区、绥滨县)
新疆维吾尔自治区
酒泉市(玉门市、敦煌市、肃北蒙古族自治县、肃州区、金塔县、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县)
延安市(黄陵县、富县、洛川县、宜川县、安塞区、甘泉县、延川县、黄龙县、志丹县、延长县、子长市、宝塔区、吴起县)
阜新市(新邱区、清河门区、太平区、彰武县、细河区、阜新蒙古族自治县、海州区)
赣州市(宁都县、会昌县、章贡区、上犹县、南康区、于都县、寻乌县、全南县、瑞金市、兴国县、安远县、石城县、龙南市、信丰县、赣县区、崇义县、定南县、大余县)
汕头市(澄海区、金平区、潮南区、南澳县、濠江区、潮阳区、龙湖区)
平凉市(崆峒区、庄浪县、崇信县、静宁县、泾川县、华亭市、灵台县)
毕节市(黔西市、纳雍县、赫章县、大方县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、金沙县)
邢台市(隆尧县、襄都区、柏乡县、巨鹿县、南宫市、沙河市、平乡县、信都区、威县、任泽区、宁晋县、广宗县、新河县、南和区、临城县、清河县、临西县、内丘县)
宿迁市(泗洪县、宿豫区、宿城区、泗阳县、沭阳县)
萍乡市(莲花县、上栗县、芦溪县、安源区、湘东区)
固原市(原州区、彭阳县、泾源县、隆德县、西吉县)
扬州市(广陵区、仪征市、高邮市、江都区、邗江区、宝应县)
西藏自治区
郴州市(永兴县、临武县、苏仙区、北湖区、宜章县、嘉禾县、桂东县、资兴市、桂阳县、汝城县、安仁县)
郑州市(管城回族区、巩义市、二七区、上街区、中原区、新郑市、惠济区、金水区、中牟县、新密市、荥阳市、登封市)
阿勒泰地区(吉木乃县、布尔津县、青河县、富蕴县、福海县、哈巴河县、阿勒泰市)
随州市(随县、曾都区、广水市)
玉溪市(峨山彝族自治县、通海县、红塔区、华宁县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、澄江市、易门县)
德州市(庆云县、陵城区、德城区、齐河县、禹城市、乐陵市、武城县、临邑县、宁津县、平原县、夏津县)
舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)
百色市(乐业县、那坡县、靖西市、德保县、田阳区、右江区、田林县、西林县、田东县、隆林各族自治县、平果市、凌云县)
襄阳市(襄州区、南漳县、襄城区、樊城区、谷城县、老河口市、枣阳市、宜城市、保康县)
和田地区(民丰县、墨玉县、策勒县、于田县、和田县、皮山县、洛浦县、和田市)
南阳市(方城县、卧龙区、镇平县、宛城区、新野县、南召县、唐河县、西峡县、社旗县、桐柏县、内乡县、邓州市、淅川县)
岳阳市(平江县、云溪区、汨罗市、临湘市、君山区、华容县、湘阴县、岳阳县、岳阳楼区)
廊坊市(广阳区、固安县、三河市、安次区、大厂回族自治县、大城县、文安县、霸州市、香河县、永清县)
上饶市(信州区、铅山县、婺源县、万年县、德兴市、广丰区、鄱阳县、玉山县、弋阳县、余干县、横峰县、广信区)
盘锦市(盘山县、大洼区、双台子区、兴隆台区)
晋中市(平遥县、和顺县、灵石县、昔阳县、榆次区、寿阳县、榆社县、祁县、左权县、介休市、太谷区)
钦州市(钦北区、钦南区、浦北县、灵山县)
海东市(互助土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、平安区、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县)
四平市(双辽市、梨树县、伊通满族自治县、铁西区、铁东区)
重庆市(武隆区、北碚区、奉节县、大渡口区、南川区、渝中区、云阳县、彭水苗族土家族自治县、石柱土家族自治县、沙坪坝区、涪陵区、垫江县、城口县、永川区、大足区、潼南区、丰都县、黔江区、渝北区、巴南区、梁平区、巫溪县、酉阳土家族苗族自治县、巫山县、綦江区、长寿区、万州区、合川区、璧山区、开州区、秀山土家族苗族自治县、江津区、九龙坡区、铜梁区、江北区、荣昌区、忠县、南岸区)
拉萨市(尼木县、曲水县、当雄县、城关区、林周县、堆龙德庆区、墨竹工卡县、达孜区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)
宁德市(寿宁县、屏南县、蕉城区、柘荣县、福安市、霞浦县、周宁县、古田县、福鼎市)
承德市(承德县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、双桥区、双滦区、兴隆县、宽城满族自治县、平泉市、隆化县、鹰手营子矿区)
白银市(会宁县、平川区、白银区、靖远县、景泰县)
克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)
菏泽市(巨野县、郓城县、定陶区、曹县、单县、鄄城县、牡丹区、成武县、东明县)
黄冈市(罗田县、黄梅县、麻城市、英山县、团风县、武穴市、浠水县、红安县、黄州区、蕲春县)
荆州市(江陵县、监利市、沙市区、石首市、洪湖市、松滋市、荆州区、公安县)
本溪市(明山区、溪湖区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、平山区、南芬区)
曲靖市(富源县、麒麟区、罗平县、陆良县、马龙区、会泽县、师宗县、沾益区、宣威市)
广州市(越秀区、白云区、天河区、黄埔区、从化区、海珠区、增城区、花都区、南沙区、番禺区、荔湾区)
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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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