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

阿勒泰地区(哈巴河县、吉木乃县、青河县、福海县、富蕴县、阿勒泰市、布尔津县)

遵义市(绥阳县、习水县、桐梓县、播州区、赤水市、仁怀市、红花岗区、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、凤冈县、湄潭县)

南平市(邵武市、顺昌县、光泽县、松溪县、政和县、建瓯市、武夷山市、延平区、浦城县、建阳区)  承德市(双桥区、承德县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、兴隆县、平泉市、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、双滦区)

苏州市(吴江区、昆山市、常熟市、张家港市、姑苏区、吴中区、虎丘区、太仓市、相城区)

泰州市(靖江市、海陵区、泰兴市、高港区、姜堰区、兴化市)

惠州市(惠城区、龙门县、惠阳区、博罗县、惠东县)

武汉市(新洲区、硚口区、江岸区、洪山区、东西湖区、武昌区、江夏区、蔡甸区、江汉区、青山区、汉阳区、汉南区、黄陂区)  三门峡市(灵宝市、湖滨区、陕州区、渑池县、义马市、卢氏县)

荆门市(掇刀区、京山市、沙洋县、钟祥市、东宝区)

陇南市(成县、文县、两当县、武都区、康县、徽县、礼县、西和县、宕昌县)

曲靖市(罗平县、沾益区、马龙区、富源县、师宗县、麒麟区、会泽县、陆良县、宣威市)

锦州市(义县、黑山县、太和区、凌河区、古塔区、北镇市、凌海市)

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

内蒙古自治区

亳州市(利辛县、谯城区、蒙城县、涡阳县)

黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、台江县、三穗县、岑巩县、黄平县、雷山县、凯里市、榕江县、施秉县、麻江县、从江县、丹寨县、剑河县、天柱县、镇远县、黎平县)

宿迁市(宿城区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、宿豫区)

海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)

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

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

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、肇州县、肇源县、大同区、林甸县、龙凤区、让胡路区、红岗区)

通辽市(开鲁县、科尔沁区、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、库伦旗)

沈阳市(法库县、铁西区、苏家屯区、浑南区、大东区、新民市、沈河区、于洪区、沈北新区、皇姑区、辽中区、和平区、康平县)

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

长沙市(长沙县、岳麓区、芙蓉区、浏阳市、宁乡市、天心区、雨花区、开福区、望城区)

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

河池市(东兰县、巴马瑶族自治县、凤山县、宜州区、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、都安瑶族自治县、南丹县、大化瑶族自治县、金城江区)

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厦门市(翔安区、同安区、湖里区、思明区、集美区、海沧区)

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、特克斯县、伊宁市、新源县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、霍城县、尼勒克县、昭苏县、奎屯市)

池州市(青阳县、石台县、东至县、贵池区)

怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)  香港特别行政区

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

盘锦市(大洼区、盘山县、双台子区、兴隆台区)

漯河市(源汇区、舞阳县、郾城区、召陵区、临颍县)西安市(蓝田县、鄠邑区、新城区、灞桥区、未央区、临潼区、周至县、莲湖区、阎良区、碑林区、高陵区、雁塔区、长安区)

益阳市(南县、资阳区、赫山区、安化县、沅江市、桃江县)  佛山市(高明区、南海区、禅城区、三水区、顺德区)

成都市(龙泉驿区、成华区、锦江区、新津区、彭州市、金牛区、金堂县、都江堰市、青白江区、简阳市、武侯区、郫都区、新都区、崇州市、大邑县、温江区、邛崃市、蒲江县、青羊区、双流区)

抚顺市(顺城区、新宾满族自治县、望花区、新抚区、东洲区、抚顺县、清原满族自治县)

眉山市(东坡区、仁寿县、丹棱县、洪雅县、彭山区、青神县)连云港市(灌云县、灌南县、海州区、连云区、东海县、赣榆区)

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

广安市(前锋区、岳池县、邻水县、武胜县、广安区、华蓥市)

来宾市(象州县、武宣县、忻城县、金秀瑶族自治县、兴宾区、合山市)

鄂尔多斯市(乌审旗、东胜区、杭锦旗、鄂托克前旗、准格尔旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、康巴什区)

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

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

三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

云浮市(罗定市、郁南县、云安区、新兴县、云城区)

石河子市(五家渠市、北屯市、可克达拉市、双河市、图木舒克市、阿拉尔市、铁门关市、胡杨河市、白杨市、昆玉市、新星市)

上海市(普陀区、青浦区、长宁区、静安区、黄浦区、闵行区、杨浦区、徐汇区、浦东新区、松江区、宝山区、崇明区、虹口区、嘉定区、金山区、奉贤区)

开封市(兰考县、祥符区、龙亭区、尉氏县、杞县、禹王台区、顺河回族区、通许县、鼓楼区)

新疆维吾尔自治区

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

楚雄彝族自治州(武定县、双柏县、南华县、姚安县、永仁县、元谋县、大姚县、楚雄市、禄丰市、牟定县)

巴彦淖尔市(五原县、乌拉特中旗、乌拉特前旗、磴口县、临河区、乌拉特后旗、杭锦后旗)

铜仁市(万山区、玉屏侗族自治县、思南县、德江县、松桃苗族自治县、石阡县、江口县、印江土家族苗族自治县、碧江区、沿河土家族自治县)

　　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。