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眉山市(丹棱县、青神县、东坡区、仁寿县、彭山区、洪雅县)

呼和浩特市(托克托县、玉泉区、土默特左旗、赛罕区、和林格尔县、回民区、清水河县、新城区、武川县)

济源市  临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、东乡族自治县、和政县、康乐县、临夏市、广河县、临夏县)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

江门市(江海区、台山市、开平市、恩平市、新会区、蓬江区、鹤山市)

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

开封市(通许县、兰考县、祥符区、鼓楼区、顺河回族区、尉氏县、杞县、龙亭区、禹王台区)  遵义市(汇川区、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、正安县、赤水市、习水县、余庆县、仁怀市、播州区、湄潭县、绥阳县、红花岗区、桐梓县、凤冈县)

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

三门峡市(卢氏县、灵宝市、义马市、陕州区、渑池县、湖滨区)

焦作市(解放区、温县、修武县、孟州市、沁阳市、中站区、武陟县、博爱县、马村区、山阳区)

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

惠州市(博罗县、惠阳区、龙门县、惠东县、惠城区)

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

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

吉安市(永新县、吉水县、青原区、吉安县、万安县、遂川县、新干县、泰和县、井冈山市、峡江县、吉州区、安福县、永丰县)

娄底市(涟源市、双峰县、冷水江市、娄星区、新化县)

萍乡市(湘东区、安源区、芦溪县、上栗县、莲花县)

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

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

温州市(乐清市、平阳县、龙湾区、泰顺县、洞头区、苍南县、瑞安市、龙港市、文成县、瓯海区、永嘉县、鹿城区)

嘉兴市(平湖市、南湖区、桐乡市、海盐县、嘉善县、秀洲区、海宁市)

汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)

宿迁市(泗洪县、宿城区、沭阳县、泗阳县、宿豫区)

松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区)

阿坝藏族羌族自治州(松潘县、若尔盖县、金川县、黑水县、理县、马尔康市、壤塘县、九寨沟县、红原县、汶川县、小金县、阿坝县、茂县)

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

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张掖市(高台县、临泽县、山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

常州市(金坛区、钟楼区、新北区、天宁区、溧阳市、武进区)

济宁市(兖州区、曲阜市、梁山县、嘉祥县、邹城市、任城区、鱼台县、金乡县、汶上县、泗水县、微山县)  阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

德阳市(罗江区、中江县、什邡市、广汉市、旌阳区、绵竹市)

阿克苏地区(库车市、沙雅县、阿克苏市、柯坪县、乌什县、温宿县、阿瓦提县、新和县、拜城县)

石家庄市(深泽县、栾城区、裕华区、长安区、正定县、赵县、高邑县、藁城区、平山县、赞皇县、行唐县、井陉县、桥西区、新乐市、新华区、鹿泉区、元氏县、灵寿县、井陉矿区、无极县、辛集市、晋州市)黄冈市(黄梅县、英山县、武穴市、黄州区、蕲春县、浠水县、红安县、麻城市、罗田县、团风县)

益阳市(桃江县、资阳区、南县、赫山区、安化县、沅江市)  九江市(庐山市、德安县、武宁县、瑞昌市、浔阳区、修水县、永修县、共青城市、彭泽县、柴桑区、都昌县、濂溪区、湖口县)

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

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

贵阳市(乌当区、修文县、花溪区、南明区、观山湖区、清镇市、云岩区、开阳县、息烽县、白云区)丹东市(振兴区、东港市、元宝区、振安区、宽甸满族自治县、凤城市)

荆州市(石首市、江陵县、监利市、松滋市、沙市区、洪湖市、荆州区、公安县)

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

滨州市(博兴县、沾化区、无棣县、邹平市、阳信县、滨城区、惠民县)

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自贡市(沿滩区、贡井区、自流井区、大安区、富顺县、荣县)

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

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襄阳市(枣阳市、南漳县、宜城市、老河口市、谷城县、襄州区、襄城区、保康县、樊城区)

包头市(土默特右旗、东河区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、白云鄂博矿区、昆都仑区、固阳县、九原区)

普洱市(澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县)

　　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。