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济源市

巴中市(恩阳区、巴州区、南江县、平昌县、通江县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县、同仁市)

东营市(东营区、利津县、垦利区、河口区、广饶县)  广安市(岳池县、华蓥市、广安区、武胜县、前锋区、邻水县)

湖州市(吴兴区、长兴县、安吉县、南浔区、德清县)

阳泉市(郊区、平定县、盂县、城区、矿区)

百色市(靖西市、凌云县、平果市、乐业县、德保县、田阳区、那坡县、田林县、田东县、右江区、隆林各族自治县、西林县)金昌市(永昌县、金川区)

内蒙古自治区  临沧市(镇康县、云县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、凤庆县、沧源佤族自治县)

十堰市(竹溪县、茅箭区、房县、张湾区、郧西县、丹江口市、竹山县、郧阳区)

盐城市(滨海县、盐都区、射阳县、响水县、建湖县、东台市、大丰区、阜宁县、亭湖区)

五指山市(陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、定安县、乐东黎族自治县、澄迈县、琼海市、东方市、万宁市、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、文昌市、屯昌县、昌江黎族自治县、临高县)

蚌埠市(龙子湖区、五河县、怀远县、固镇县、淮上区、蚌山区、禹会区)

深圳市(福田区、南山区、盐田区、龙华区、罗湖区、坪山区、龙岗区、光明区、宝安区)

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

新乡市(卫辉市、凤泉区、辉县市、获嘉县、原阳县、牧野区、新乡县、长垣市、红旗区、延津县、封丘县、卫滨区)

崇左市(宁明县、天等县、凭祥市、龙州县、江州区、扶绥县、大新县)

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

晋城市(城区、泽州县、阳城县、陵川县、沁水县、高平市)

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

德阳市(旌阳区、罗江区、什邡市、中江县、绵竹市、广汉市)

白城市(镇赉县、通榆县、洮南市、洮北区、大安市)

运城市(垣曲县、新绛县、万荣县、闻喜县、绛县、永济市、平陆县、临猗县、河津市、芮城县、夏县、稷山县、盐湖区)

昆明市(嵩明县、石林彝族自治县、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、安宁市、宜良县、盘龙区、五华区、东川区、晋宁区、富民县、西山区、呈贡区)

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

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

西安市(莲湖区、新城区、未央区、周至县、鄠邑区、雁塔区、阎良区、蓝田县、长安区、高陵区、碑林区、临潼区、灞桥区)

南充市(高坪区、阆中市、营山县、嘉陵区、南部县、顺庆区、西充县、蓬安县、仪陇县)

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松原市(扶余市、乾安县、宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

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

芜湖市(镜湖区、繁昌区、弋江区、无为市、南陵县、鸠江区、湾沚区)

娄底市(冷水江市、娄星区、涟源市、双峰县、新化县)  湘西土家族苗族自治州(龙山县、保靖县、吉首市、泸溪县、永顺县、花垣县、古丈县、凤凰县)

连云港市(连云区、灌云县、东海县、灌南县、海州区、赣榆区)

四平市(双辽市、梨树县、伊通满族自治县、铁西区、铁东区)

聊城市(莘县、阳谷县、东阿县、临清市、茌平区、高唐县、冠县、东昌府区)雅安市(汉源县、石棉县、天全县、名山区、芦山县、荥经县、宝兴县、雨城区)

天水市(甘谷县、秦州区、张家川回族自治县、麦积区、清水县、武山县、秦安县)  延边朝鲜族自治州(龙井市、延吉市、安图县、敦化市、图们市、汪清县、和龙市、珲春市)

无锡市(江阴市、锡山区、新吴区、滨湖区、梁溪区、宜兴市、惠山区)

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

梧州市(万秀区、蒙山县、岑溪市、藤县、苍梧县、龙圩区、长洲区)景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)

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

南平市(顺昌县、延平区、光泽县、浦城县、武夷山市、建阳区、松溪县、邵武市、建瓯市、政和县)

商洛市(丹凤县、商南县、镇安县、商州区、山阳县、柞水县、洛南县)

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

昭通市(威信县、绥江县、水富市、巧家县、镇雄县、鲁甸县、永善县、彝良县、昭阳区、大关县、盐津县)

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

潍坊市(诸城市、潍城区、奎文区、寒亭区、青州市、安丘市、临朐县、高密市、昌邑市、昌乐县、寿光市、坊子区)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、阿拉山口市、温泉县)

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

固原市(原州区、泾源县、彭阳县、隆德县、西吉县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

舟山市(嵊泗县、岱山县、定海区、普陀区)

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

宜宾市(兴文县、长宁县、屏山县、翠屏区、叙州区、南溪区、筠连县、珙县、高县、江安县)

武汉市(江岸区、江夏区、硚口区、洪山区、青山区、汉阳区、武昌区、东西湖区、蔡甸区、黄陂区、新洲区、汉南区、江汉区)

丹东市(宽甸满族自治县、振安区、凤城市、东港市、振兴区、元宝区)

　　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。