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

淮北市(杜集区、濉溪县、烈山区、相山区)

大连市(中山区、庄河市、沙河口区、长海县、普兰店区、瓦房店市、甘井子区、西岗区、金州区、旅顺口区)

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、林甸县、大同区、龙凤区、肇源县、萨尔图区、让胡路区、红岗区)  忻州市(五台县、偏关县、宁武县、繁峙县、忻府区、保德县、代县、河曲县、静乐县、原平市、五寨县、定襄县、岢岚县、神池县)

白山市(抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市、江源区、靖宇县)

平顶山市(新华区、郏县、舞钢市、汝州市、石龙区、湛河区、宝丰县、鲁山县、叶县、卫东区)

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

湖州市(吴兴区、南浔区、长兴县、安吉县、德清县)  防城港市(东兴市、港口区、上思县、防城区)

兰州市(红古区、榆中县、七里河区、皋兰县、安宁区、西固区、城关区、永登县)

衡水市(武强县、冀州区、景县、阜城县、饶阳县、安平县、枣强县、故城县、深州市、桃城区、武邑县)

广西壮族自治区

朝阳市(双塔区、北票市、凌源市、朝阳县、龙城区、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)

菏泽市(牡丹区、成武县、巨野县、曹县、鄄城县、郓城县、东明县、定陶区、单县)

玉树藏族自治州(治多县、杂多县、曲麻莱县、称多县、囊谦县、玉树市)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

塔城地区(裕民县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市、托里县、额敏县)

漯河市(郾城区、临颍县、舞阳县、召陵区、源汇区)

绍兴市(柯桥区、上虞区、嵊州市、诸暨市、新昌县、越城区)

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

延安市(吴起县、黄陵县、甘泉县、延长县、志丹县、子长市、富县、延川县、宜川县、洛川县、宝塔区、黄龙县、安塞区)

梅州市(梅江区、蕉岭县、五华县、兴宁市、梅县区、平远县、丰顺县、大埔县)

马鞍山市(雨山区、博望区、当涂县、含山县、花山区、和县)

山南市(措美县、贡嘎县、洛扎县、琼结县、桑日县、隆子县、加查县、曲松县、扎囊县、错那市、乃东区、浪卡子县)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

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

惠州市(惠城区、惠东县、惠阳区、龙门县、博罗县)

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

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博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)

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

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

柳州市(鱼峰区、柳北区、融水苗族自治县、城中区、柳城县、柳南区、三江侗族自治县、鹿寨县、融安县、柳江区)  三门峡市(渑池县、湖滨区、灵宝市、陕州区、义马市、卢氏县)

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

海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)

眉山市(洪雅县、彭山区、东坡区、青神县、仁寿县、丹棱县)临汾市(曲沃县、吉县、侯马市、浮山县、隰县、蒲县、翼城县、永和县、洪洞县、汾西县、霍州市、安泽县、大宁县、乡宁县、尧都区、古县、襄汾县)

铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)  齐齐哈尔市(昂昂溪区、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、龙江县、富拉尔基区、克东县、讷河市、富裕县、泰来县、拜泉县、依安县、建华区、克山县、甘南县、铁锋区)

宿州市(砀山县、灵璧县、埇桥区、泗县、萧县)

金昌市(金川区、永昌县)

张掖市(高台县、民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县)揭阳市(揭西县、揭东区、惠来县、榕城区、普宁市)

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

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

承德市(双桥区、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、隆化县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、承德县、宽城满族自治县、滦平县、兴隆县、双滦区)

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

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

淮安市(洪泽区、淮安区、淮阴区、涟水县、金湖县、清江浦区、盱眙县)

黄山市(祁门县、屯溪区、歙县、徽州区、休宁县、黄山区、黟县)

拉萨市(达孜区、墨竹工卡县、曲水县、尼木县、堆龙德庆区、当雄县、城关区、林周县)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

北京市(通州区、昌平区、西城区、房山区、顺义区、石景山区、东城区、朝阳区、大兴区、丰台区、延庆区、平谷区、密云区、怀柔区、海淀区、门头沟区)

连云港市(东海县、灌南县、灌云县、连云区、海州区、赣榆区)

牡丹江市(东宁市、穆棱市、林口县、绥芬河市、宁安市、海林市、东安区、阳明区、爱民区、西安区)

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

太原市(小店区、娄烦县、古交市、晋源区、清徐县、迎泽区、杏花岭区、尖草坪区、万柏林区、阳曲县)

恩施土家族苗族自治州(利川市、恩施市、鹤峰县、建始县、咸丰县、宣恩县、来凤县、巴东县)

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

　　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。