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绍兴市(新昌县、嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市、柯桥区)

贵港市(平南县、桂平市、港北区、港南区、覃塘区)

辽阳市(宏伟区、文圣区、灯塔市、太子河区、白塔区、弓长岭区、辽阳县)

邵阳市(双清区、新宁县、洞口县、绥宁县、大祥区、隆回县、邵阳县、武冈市、北塔区、邵东市、新邵县、城步苗族自治县)  莆田市(涵江区、荔城区、仙游县、秀屿区、城厢区)

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

汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)

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

蚌埠市(淮上区、蚌山区、龙子湖区、禹会区、固镇县、五河县、怀远县)  铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)

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

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

宜昌市(五峰土家族自治县、夷陵区、猇亭区、长阳土家族自治县、枝江市、远安县、点军区、宜都市、西陵区、兴山县、当阳市、秭归县、伍家岗区)

宁夏回族自治区

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

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

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

滁州市(全椒县、凤阳县、定远县、琅琊区、来安县、南谯区、明光市、天长市)

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

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

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

韶关市(浈江区、翁源县、武江区、新丰县、始兴县、南雄市、仁化县、乳源瑶族自治县、曲江区、乐昌市)

宿州市(泗县、灵璧县、埇桥区、萧县、砀山县)

昌都市(类乌齐县、左贡县、察雅县、贡觉县、卡若区、八宿县、江达县、丁青县、边坝县、芒康县、洛隆县)

马鞍山市(含山县、花山区、雨山区、博望区、当涂县、和县)

吴忠市(红寺堡区、利通区、盐池县、青铜峡市、同心县)

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

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、精河县、温泉县)

泰安市(新泰市、东平县、肥城市、岱岳区、泰山区、宁阳县)

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

安阳市(安阳县、龙安区、内黄县、汤阴县、北关区、林州市、滑县、文峰区、殷都区)

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

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)  儋州市

贺州市(昭平县、八步区、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县)

六安市(金安区、叶集区、金寨县、霍山县、裕安区、舒城县、霍邱县)

甘南藏族自治州(临潭县、迭部县、碌曲县、玛曲县、舟曲县、夏河县、合作市、卓尼县)海南藏族自治州(同德县、贵德县、兴海县、贵南县、共和县)

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

随州市(随县、曾都区、广水市)

三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)

凉山彝族自治州(布拖县、美姑县、昭觉县、喜德县、盐源县、会东县、德昌县、会理市、西昌市、木里藏族自治县、普格县、金阳县、雷波县、宁南县、越西县、甘洛县、冕宁县)呼伦贝尔市(扎兰屯市、海拉尔区、满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、阿荣旗、牙克石市、鄂伦春自治旗、根河市、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、新巴尔虎左旗)

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

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、格尔木市、乌兰县、德令哈市、茫崖市、都兰县)

佛山市(南海区、顺德区、三水区、禅城区、高明区)

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永州市(江永县、东安县、宁远县、零陵区、冷水滩区、道县、祁阳市、蓝山县、江华瑶族自治县、双牌县、新田县)

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

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

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果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、班玛县、甘德县、久治县、玛多县)

景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)

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平凉市(崇信县、静宁县、庄浪县、灵台县、华亭市、崆峒区、泾川县)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

钦州市(钦南区、浦北县、灵山县、钦北区)

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

　　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。