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鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

楚雄彝族自治州(禄丰市、楚雄市、双柏县、牟定县、武定县、姚安县、南华县、元谋县、永仁县、大姚县)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、米东区、沙依巴克区、头屯河区、天山区、达坂城区、新市区、水磨沟区)

武威市(古浪县、凉州区、民勤县、天祝藏族自治县)  海南藏族自治州(同德县、共和县、兴海县、贵南县、贵德县)

德阳市(罗江区、广汉市、中江县、旌阳区、绵竹市、什邡市)

昌吉回族自治州(玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、阜康市、呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县、昌吉市)

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

天水市(清水县、麦积区、秦州区、甘谷县、秦安县、武山县、张家川回族自治县)  三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)

黑河市(孙吴县、五大连池市、北安市、爱辉区、逊克县、嫩江市)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县)

三明市(建宁县、大田县、尤溪县、泰宁县、沙县区、明溪县、三元区、清流县、将乐县、宁化县、永安市)

安阳市(内黄县、殷都区、北关区、龙安区、文峰区、安阳县、林州市、汤阴县、滑县)

嘉兴市(平湖市、南湖区、海盐县、桐乡市、嘉善县、海宁市、秀洲区)

伊犁哈萨克自治州(特克斯县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、尼勒克县、奎屯市、巩留县、新源县、伊宁市、伊宁县、霍尔果斯市、昭苏县)

南昌市(南昌县、进贤县、西湖区、安义县、青山湖区、东湖区、红谷滩区、青云谱区、新建区)

广西壮族自治区

贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、八步区、昭平县、钟山县)

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

徐州市(贾汪区、睢宁县、丰县、鼓楼区、铜山区、邳州市、沛县、云龙区、泉山区、新沂市)

和田地区(策勒县、于田县、洛浦县、和田市、民丰县、皮山县、和田县、墨玉县)

来宾市(武宣县、象州县、合山市、忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县)

廊坊市(固安县、霸州市、广阳区、文安县、永清县、三河市、香河县、大城县、大厂回族自治县、安次区)

铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)

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

漳州市(长泰区、华安县、漳浦县、龙文区、东山县、云霄县、芗城区、龙海区、南靖县、诏安县、平和县)

淮安市(淮安区、洪泽区、涟水县、金湖县、清江浦区、盱眙县、淮阴区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县、永胜县)

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湘西土家族苗族自治州(龙山县、保靖县、泸溪县、永顺县、古丈县、花垣县、吉首市、凤凰县)

汕头市(澄海区、龙湖区、南澳县、潮南区、金平区、濠江区、潮阳区)

佳木斯市(汤原县、桦川县、桦南县、同江市、向阳区、东风区、前进区、抚远市、郊区、富锦市)

梅州市(平远县、大埔县、蕉岭县、丰顺县、梅江区、梅县区、五华县、兴宁市)  博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

新疆维吾尔自治区

渭南市(蒲城县、合阳县、临渭区、潼关县、大荔县、澄城县、白水县、富平县、韩城市、华阴市、华州区)

镇江市(润州区、丹徒区、京口区、句容市、扬中市、丹阳市)内蒙古自治区

伊春市(铁力市、友好区、南岔县、伊美区、乌翠区、金林区、汤旺县、大箐山县、丰林县、嘉荫县)  普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、西盟佤族自治县)

巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特中旗、临河区、乌拉特后旗、乌拉特前旗、五原县、磴口县)

无锡市(锡山区、惠山区、滨湖区、梁溪区、宜兴市、江阴市、新吴区)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、普安县、贞丰县、兴仁市、兴义市、册亨县、望谟县、晴隆县)沧州市(盐山县、海兴县、南皮县、孟村回族自治县、沧县、黄骅市、吴桥县、青县、泊头市、任丘市、运河区、东光县、肃宁县、新华区、献县、河间市)

怀化市(新晃侗族自治县、通道侗族自治县、沅陵县、洪江市、中方县、鹤城区、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、会同县、辰溪县、麻阳苗族自治县、溆浦县)

五指山市(文昌市、东方市、琼海市、昌江黎族自治县、屯昌县、澄迈县、临高县、定安县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、万宁市)

昌都市(八宿县、左贡县、察雅县、卡若区、边坝县、江达县、洛隆县、类乌齐县、贡觉县、丁青县、芒康县)

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

长沙市(宁乡市、岳麓区、天心区、望城区、雨花区、芙蓉区、长沙县、开福区、浏阳市)

金华市(义乌市、永康市、兰溪市、磐安县、东阳市、婺城区、武义县、金东区、浦江县)

四平市(伊通满族自治县、铁西区、铁东区、双辽市、梨树县)

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

许昌市(鄢陵县、长葛市、魏都区、建安区、禹州市、襄城县)

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

十堰市(丹江口市、郧西县、张湾区、竹溪县、竹山县、郧阳区、房县、茅箭区)

清远市(阳山县、清新区、连南瑶族自治县、清城区、连州市、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、英德市)

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

株洲市(炎陵县、茶陵县、攸县、天元区、渌口区、醴陵市、石峰区、荷塘区、芦淞区)

景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)

泉州市(南安市、惠安县、鲤城区、泉港区、石狮市、洛江区、丰泽区、永春县、安溪县、金门县、德化县、晋江市)

　　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。