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安康市(旬阳市、岚皋县、汉滨区、白河县、宁陕县、平利县、石泉县、紫阳县、镇坪县、汉阴县)

信阳市(潢川县、淮滨县、平桥区、新县、罗山县、浉河区、商城县、固始县、光山县、息县)

黑河市(逊克县、五大连池市、北安市、爱辉区、嫩江市、孙吴县)  洛阳市(老城区、孟津区、新安县、涧西区、西工区、伊川县、汝阳县、瀍河回族区、嵩县、偃师区、宜阳县、洛宁县、洛龙区、栾川县)

内江市(隆昌市、东兴区、资中县、市中区、威远县)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

九江市(武宁县、庐山市、彭泽县、瑞昌市、濂溪区、德安县、柴桑区、共青城市、修水县、浔阳区、都昌县、湖口县、永修县)

株洲市(石峰区、茶陵县、渌口区、攸县、醴陵市、芦淞区、天元区、荷塘区、炎陵县)  扬州市(江都区、高邮市、宝应县、广陵区、仪征市、邗江区)

黄冈市(红安县、团风县、黄梅县、蕲春县、罗田县、麻城市、浠水县、武穴市、英山县、黄州区)

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

辽源市(西安区、东辽县、东丰县、龙山区)

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

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

和田地区(和田市、和田县、墨玉县、于田县、皮山县、民丰县、策勒县、洛浦县)

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

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

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

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

阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)

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

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

宁波市(北仑区、宁海县、镇海区、慈溪市、海曙区、江北区、奉化区、鄞州区、余姚市、象山县)

莆田市(涵江区、城厢区、仙游县、荔城区、秀屿区)

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

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

阜阳市(太和县、颍泉区、颍东区、界首市、颍州区、颍上县、临泉县、阜南县)

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

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锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、多伦县、镶黄旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、太仆寺旗、锡林浩特市、苏尼特左旗、正蓝旗、二连浩特市、正镶白旗、阿巴嘎旗)

新疆维吾尔自治区

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

衡阳市(祁东县、衡阳县、衡东县、蒸湘区、南岳区、石鼓区、衡山县、珠晖区、衡南县、常宁市、耒阳市、雁峰区)  克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

宿州市(泗县、灵璧县、砀山县、萧县、埇桥区)

海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)

云浮市(罗定市、郁南县、新兴县、云安区、云城区)雅安市(汉源县、石棉县、宝兴县、雨城区、荥经县、芦山县、名山区、天全县)

齐齐哈尔市(富拉尔基区、克山县、甘南县、昂昂溪区、依安县、梅里斯达斡尔族区、讷河市、拜泉县、龙江县、龙沙区、碾子山区、克东县、建华区、富裕县、铁锋区、泰来县)  许昌市(建安区、禹州市、魏都区、长葛市、鄢陵县、襄城县)

青岛市(城阳区、市北区、即墨区、胶州市、市南区、黄岛区、莱西市、李沧区、崂山区、平度市)

安顺市(平坝区、西秀区、紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)

石家庄市(灵寿县、赵县、桥西区、藁城区、元氏县、行唐县、新乐市、新华区、正定县、栾城区、井陉矿区、辛集市、深泽县、无极县、长安区、鹿泉区、赞皇县、平山县、高邑县、晋州市、裕华区、井陉县)香港特别行政区

池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)

达州市(万源市、开江县、渠县、通川区、达川区、大竹县、宣汉县)

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德州市(武城县、宁津县、陵城区、齐河县、庆云县、禹城市、临邑县、夏津县、平原县、乐陵市、德城区)

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　　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。