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遂宁市(安居区、射洪市、船山区、蓬溪县、大英县)

鸡西市(鸡冠区、滴道区、虎林市、城子河区、鸡东县、恒山区、梨树区、麻山区、密山市)

南京市(秦淮区、六合区、高淳区、浦口区、溧水区、建邺区、栖霞区、雨花台区、鼓楼区、玄武区、江宁区)

锦州市(义县、太和区、北镇市、凌河区、黑山县、古塔区、凌海市)  运城市(稷山县、绛县、河津市、盐湖区、万荣县、平陆县、闻喜县、临猗县、夏县、垣曲县、新绛县、永济市、芮城县)

重庆市(奉节县、北碚区、巴南区、渝中区、南川区、九龙坡区、巫溪县、潼南区、渝北区、石柱土家族自治县、合川区、开州区、城口县、巫山县、云阳县、涪陵区、万州区、酉阳土家族苗族自治县、黔江区、梁平区、垫江县、南岸区、江津区、长寿区、綦江区、丰都县、忠县、荣昌区、彭水苗族土家族自治县、沙坪坝区、武隆区、铜梁区、江北区、璧山区、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、永川区、大足区)

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

克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区、白碱滩区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)  东营市(河口区、东营区、垦利区、广饶县、利津县)

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

钦州市(灵山县、钦南区、浦北县、钦北区)

厦门市(海沧区、集美区、同安区、湖里区、思明区、翔安区)

亳州市(蒙城县、涡阳县、利辛县、谯城区)

随州市(随县、曾都区、广水市)

周口市(商水县、扶沟县、川汇区、郸城县、项城市、鹿邑县、沈丘县、淮阳区、太康县、西华县)

芜湖市(弋江区、湾沚区、无为市、镜湖区、鸠江区、繁昌区、南陵县)

延边朝鲜族自治州(安图县、和龙市、珲春市、汪清县、敦化市、图们市、龙井市、延吉市)

马鞍山市(博望区、雨山区、含山县、和县、当涂县、花山区)

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

榆林市(榆阳区、靖边县、佳县、米脂县、绥德县、神木市、定边县、清涧县、府谷县、横山区、吴堡县、子洲县)

来宾市(忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、象州县、兴宾区、合山市)

黄冈市(麻城市、红安县、黄梅县、浠水县、蕲春县、英山县、武穴市、团风县、罗田县、黄州区)

咸宁市(通城县、通山县、咸安区、赤壁市、嘉鱼县、崇阳县)

通化市(东昌区、辉南县、梅河口市、柳河县、通化县、二道江区、集安市)

荆州市(松滋市、洪湖市、江陵县、监利市、沙市区、公安县、石首市、荆州区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

上海市(长宁区、松江区、嘉定区、青浦区、普陀区、崇明区、奉贤区、金山区、静安区、杨浦区、宝山区、虹口区、浦东新区、闵行区、徐汇区、黄浦区)

防城港市(东兴市、防城区、上思县、港口区)

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

崇左市(扶绥县、大新县、天等县、江州区、龙州县、宁明县、凭祥市)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

惠州市(惠东县、惠城区、博罗县、龙门县、惠阳区)  衢州市(开化县、常山县、衢江区、柯城区、龙游县、江山市)

德阳市(旌阳区、广汉市、罗江区、中江县、什邡市、绵竹市)

广西壮族自治区

成都市(蒲江县、金堂县、大邑县、青白江区、成华区、武侯区、新津区、崇州市、彭州市、锦江区、龙泉驿区、双流区、金牛区、郫都区、新都区、邛崃市、都江堰市、青羊区、温江区、简阳市)盐城市(亭湖区、盐都区、建湖县、大丰区、滨海县、东台市、响水县、阜宁县、射阳县)

常德市(临澧县、桃源县、鼎城区、安乡县、武陵区、津市市、石门县、汉寿县、澧县)  巴彦淖尔市(磴口县、杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗、五原县、乌拉特前旗、临河区)

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

三门峡市(卢氏县、义马市、陕州区、渑池县、湖滨区、灵宝市)

绥化市(望奎县、兰西县、安达市、绥棱县、青冈县、北林区、海伦市、庆安县、肇东市、明水县)襄阳市(枣阳市、保康县、谷城县、老河口市、襄城区、南漳县、樊城区、宜城市、襄州区)

江门市(鹤山市、江海区、恩平市、蓬江区、新会区、开平市、台山市)

娄底市(冷水江市、娄星区、新化县、双峰县、涟源市)

烟台市(牟平区、莱山区、福山区、栖霞市、芝罘区、蓬莱区、龙口市、招远市、海阳市、莱阳市、莱州市)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、盐池县、同心县、利通区)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)

赤峰市(红山区、翁牛特旗、喀喇沁旗、宁城县、元宝山区、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、松山区、克什克腾旗、敖汉旗、林西县、巴林左旗)

营口市(西市区、鲅鱼圈区、站前区、大石桥市、盖州市、老边区)

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

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

林芝市(墨脱县、米林市、朗县、巴宜区、察隅县、波密县、工布江达县)

果洛藏族自治州(久治县、玛多县、班玛县、达日县、甘德县、玛沁县)

四平市(梨树县、伊通满族自治县、双辽市、铁西区、铁东区)

滁州市(来安县、琅琊区、南谯区、全椒县、天长市、定远县、凤阳县、明光市)

新余市(分宜县、渝水区)

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

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

　　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。