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广西壮族自治区

济宁市(嘉祥县、任城区、梁山县、泗水县、鱼台县、曲阜市、邹城市、汶上县、金乡县、微山县、兖州区)

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)

大理白族自治州(宾川县、漾濞彝族自治县、大理市、祥云县、鹤庆县、洱源县、云龙县、弥渡县、剑川县、永平县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县)  锡林郭勒盟(镶黄旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、多伦县、太仆寺旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、正镶白旗)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

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

汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

牡丹江市(西安区、林口县、绥芬河市、海林市、阳明区、穆棱市、东安区、爱民区、宁安市、东宁市)  驻马店市(平舆县、新蔡县、确山县、遂平县、正阳县、汝南县、西平县、驿城区、泌阳县、上蔡县)

济源市

定西市(岷县、渭源县、临洮县、漳县、陇西县、安定区、通渭县)

绵阳市(安州区、盐亭县、平武县、梓潼县、涪城区、江油市、游仙区、三台县、北川羌族自治县)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)

抚州市(黎川县、宜黄县、金溪县、乐安县、资溪县、临川区、广昌县、南城县、崇仁县、南丰县、东乡区)

黄山市(徽州区、黟县、祁门县、屯溪区、黄山区、休宁县、歙县)

本溪市(平山区、明山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区)

江门市(开平市、江海区、台山市、蓬江区、恩平市、鹤山市、新会区)

汉中市(勉县、城固县、宁强县、汉台区、略阳县、西乡县、洋县、佛坪县、留坝县、南郑区、镇巴县)

防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)

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

日照市(东港区、五莲县、岚山区、莒县)

甘南藏族自治州(碌曲县、卓尼县、临潭县、夏河县、合作市、迭部县、舟曲县、玛曲县)

阜新市(清河门区、彰武县、阜新蒙古族自治县、新邱区、海州区、太平区、细河区)

咸阳市(淳化县、泾阳县、长武县、乾县、彬州市、永寿县、旬邑县、渭城区、秦都区、杨陵区、三原县、礼泉县、武功县、兴平市)

哈尔滨市(依兰县、呼兰区、通河县、木兰县、南岗区、延寿县、宾县、道里区、双城区、香坊区、平房区、尚志市、阿城区、方正县、巴彦县、五常市、松北区、道外区)

鹤壁市(淇滨区、淇县、鹤山区、浚县、山城区)

安康市(宁陕县、岚皋县、汉滨区、石泉县、紫阳县、旬阳市、镇坪县、汉阴县、白河县、平利县)

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

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唐山市(曹妃甸区、遵化市、路北区、迁西县、丰南区、滦州市、开平区、乐亭县、滦南县、路南区、古冶区、迁安市、玉田县、丰润区)

福州市(台江区、罗源县、仓山区、马尾区、闽清县、鼓楼区、长乐区、闽侯县、连江县、福清市、平潭县、永泰县、晋安区)

自贡市(贡井区、荣县、自流井区、大安区、富顺县、沿滩区)

鞍山市(铁东区、铁西区、海城市、台安县、立山区、岫岩满族自治县、千山区)  合肥市(巢湖市、蜀山区、庐阳区、包河区、长丰县、瑶海区、肥西县、庐江县、肥东县)

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、利通区、同心县、盐池县)

云浮市(云城区、新兴县、云安区、罗定市、郁南县)

晋中市(介休市、昔阳县、寿阳县、左权县、祁县、榆次区、和顺县、太谷区、平遥县、榆社县、灵石县)来宾市(合山市、象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、忻城县、兴宾区)

枣庄市(峄城区、台儿庄区、市中区、滕州市、山亭区、薛城区)  广元市(苍溪县、利州区、旺苍县、朝天区、青川县、昭化区、剑阁县)

白山市(临江市、抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区)

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

黄冈市(浠水县、团风县、黄州区、英山县、黄梅县、罗田县、蕲春县、红安县、麻城市、武穴市)五指山市(定安县、保亭黎族苗族自治县、万宁市、屯昌县、临高县、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、东方市、白沙黎族自治县、琼海市、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、澄迈县)

晋城市(高平市、泽州县、阳城县、沁水县、陵川县、城区)

亳州市(蒙城县、涡阳县、谯城区、利辛县)

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宁德市(柘荣县、福鼎市、古田县、寿宁县、蕉城区、霞浦县、屏南县、周宁县、福安市)

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郴州市(嘉禾县、安仁县、永兴县、桂东县、桂阳县、资兴市、汝城县、苏仙区、北湖区、临武县、宜章县)

崇左市(天等县、大新县、凭祥市、扶绥县、龙州县、江州区、宁明县)

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

湛江市(霞山区、麻章区、雷州市、徐闻县、廉江市、吴川市、坡头区、遂溪县、赤坎区)

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天水市(秦安县、张家川回族自治县、清水县、武山县、麦积区、甘谷县、秦州区)

　　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。