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

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)  深圳市(罗湖区、龙岗区、龙华区、福田区、南山区、光明区、宝安区、盐田区、坪山区)

儋州市

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内江市(威远县、东兴区、资中县、市中区、隆昌市)

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台州市(仙居县、临海市、椒江区、天台县、黄岩区、玉环市、三门县、路桥区、温岭市)

本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区、本溪满族自治县、平山区)

泰安市(东平县、肥城市、泰山区、新泰市、岱岳区、宁阳县)

吉林市(磐石市、船营区、龙潭区、丰满区、蛟河市、舒兰市、永吉县、昌邑区、桦甸市)

无锡市(惠山区、滨湖区、宜兴市、梁溪区、锡山区、江阴市、新吴区)

绥化市(海伦市、望奎县、北林区、青冈县、绥棱县、肇东市、安达市、明水县、兰西县、庆安县)

凉山彝族自治州(甘洛县、金阳县、盐源县、布拖县、普格县、会理市、雷波县、西昌市、美姑县、越西县、会东县、昭觉县、宁南县、木里藏族自治县、冕宁县、喜德县、德昌县)

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

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、个旧市、红河县、弥勒市、石屏县、屏边苗族自治县、建水县、开远市、蒙自市、泸西县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县)

葫芦岛市(建昌县、兴城市、绥中县、龙港区、南票区、连山区)

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威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

辽源市(东丰县、西安区、东辽县、龙山区)

兰州市(红古区、安宁区、榆中县、七里河区、永登县、皋兰县、城关区、西固区)

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十堰市(郧西县、张湾区、竹溪县、郧阳区、房县、茅箭区、丹江口市、竹山县)

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海东市(互助土族自治县、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县)

菏泽市(成武县、牡丹区、巨野县、郓城县、曹县、鄄城县、定陶区、单县、东明县)  抚顺市(新宾满族自治县、东洲区、清原满族自治县、抚顺县、顺城区、望花区、新抚区)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

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伊春市(大箐山县、铁力市、伊美区、友好区、嘉荫县、汤旺县、金林区、乌翠区、丰林县、南岔县)广西壮族自治区

宜春市(万载县、高安市、靖安县、上高县、丰城市、樟树市、袁州区、铜鼓县、宜丰县、奉新县)  三沙市(西沙区、南沙区)

沧州市(吴桥县、东光县、泊头市、沧县、河间市、南皮县、青县、任丘市、盐山县、新华区、肃宁县、运河区、孟村回族自治县、献县、黄骅市、海兴县)

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咸阳市(泾阳县、兴平市、旬邑县、彬州市、永寿县、杨陵区、渭城区、淳化县、乾县、长武县、礼泉县、秦都区、三原县、武功县)南宁市(江南区、武鸣区、良庆区、上林县、兴宁区、西乡塘区、横州市、邕宁区、隆安县、马山县、青秀区、宾阳县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

临汾市(永和县、安泽县、襄汾县、汾西县、霍州市、古县、大宁县、吉县、尧都区、洪洞县、隰县、浮山县、乡宁县、曲沃县、翼城县、蒲县、侯马市)

聊城市(东昌府区、高唐县、东阿县、阳谷县、临清市、冠县、茌平区、莘县)

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

梧州市(龙圩区、蒙山县、藤县、岑溪市、苍梧县、长洲区、万秀区)

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

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四平市(铁东区、双辽市、伊通满族自治县、梨树县、铁西区)

　　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。