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大同市(广灵县、天镇县、平城区、灵丘县、云冈区、新荣区、阳高县、云州区、浑源县、左云县)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

连云港市(东海县、连云区、灌南县、赣榆区、海州区、灌云县)

辽阳市(太子河区、白塔区、宏伟区、辽阳县、弓长岭区、灯塔市、文圣区)  随州市(曾都区、广水市、随县)

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

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

厦门市(海沧区、湖里区、同安区、翔安区、思明区、集美区)

运城市(平陆县、临猗县、万荣县、河津市、芮城县、新绛县、绛县、夏县、闻喜县、盐湖区、永济市、稷山县、垣曲县)  日喀则市(仲巴县、昂仁县、萨嘎县、定结县、桑珠孜区、南木林县、康马县、谢通门县、萨迦县、拉孜县、聂拉木县、吉隆县、白朗县、定日县、岗巴县、江孜县、仁布县、亚东县)

贵港市(平南县、港北区、覃塘区、桂平市、港南区)

林芝市(波密县、工布江达县、巴宜区、朗县、米林市、察隅县、墨脱县)

陇南市(两当县、宕昌县、文县、礼县、成县、徽县、西和县、康县、武都区)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

达州市(开江县、宣汉县、万源市、大竹县、渠县、达川区、通川区)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

和田地区(墨玉县、民丰县、于田县、洛浦县、策勒县、和田县、皮山县、和田市)

商洛市(山阳县、商州区、镇安县、商南县、丹凤县、柞水县、洛南县)

淮南市(大通区、凤台县、谢家集区、田家庵区、八公山区、潘集区、寿县)

漳州市(芗城区、平和县、云霄县、漳浦县、诏安县、华安县、龙文区、龙海区、南靖县、东山县、长泰区)

盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)

呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、牙克石市、根河市)

新余市(渝水区、分宜县)

西藏自治区

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、乌兰县、都兰县、茫崖市、德令哈市)

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

临汾市(古县、侯马市、乡宁县、襄汾县、霍州市、永和县、吉县、安泽县、洪洞县、大宁县、汾西县、隰县、翼城县、蒲县、曲沃县、浮山县、尧都区)

崇左市(天等县、凭祥市、宁明县、扶绥县、龙州县、江州区、大新县)

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

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资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

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

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

合肥市(巢湖市、庐阳区、庐江县、包河区、蜀山区、瑶海区、肥东县、肥西县、长丰县)  铜仁市(玉屏侗族自治县、万山区、德江县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、碧江区、石阡县、思南县)

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

赤峰市(林西县、红山区、克什克腾旗、元宝山区、宁城县、喀喇沁旗、松山区、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、翁牛特旗、巴林右旗)

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、红塔区、峨山彝族自治县、华宁县、易门县、澄江市、江川区、新平彝族傣族自治县)果洛藏族自治州(玛多县、甘德县、班玛县、玛沁县、久治县、达日县)

阿克苏地区(拜城县、沙雅县、阿克苏市、库车市、乌什县、新和县、温宿县、阿瓦提县、柯坪县)  大庆市(林甸县、萨尔图区、红岗区、肇源县、大同区、让胡路区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区)

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

泰安市(东平县、泰山区、岱岳区、肥城市、宁阳县、新泰市)

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、康乐县、广河县、和政县、临夏县、临夏市、东乡族自治县)乌兰察布市(兴和县、丰镇市、集宁区、察哈尔右翼后旗、化德县、四子王旗、察哈尔右翼中旗、凉城县、商都县、卓资县、察哈尔右翼前旗)

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

常州市(钟楼区、武进区、金坛区、溧阳市、新北区、天宁区)

临沂市(蒙阴县、沂水县、费县、兰陵县、郯城县、罗庄区、兰山区、沂南县、莒南县、河东区、平邑县、临沭县)

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

衢州市(开化县、江山市、常山县、柯城区、衢江区、龙游县)

延边朝鲜族自治州(敦化市、龙井市、延吉市、图们市、珲春市、汪清县、安图县、和龙市)

佛山市(顺德区、南海区、三水区、禅城区、高明区)

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

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

张家口市(阳原县、下花园区、怀安县、万全区、赤城县、蔚县、张北县、桥东区、怀来县、沽源县、康保县、崇礼区、桥西区、宣化区、涿鹿县、尚义县)

东莞市

丽水市(缙云县、庆元县、莲都区、青田县、龙泉市、松阳县、景宁畲族自治县、遂昌县、云和县)

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

西宁市(城北区、城中区、城东区、城西区、湟源县、大通回族土族自治县、湟中区)

嘉峪关市

乐山市(峨边彝族自治县、沐川县、峨眉山市、井研县、马边彝族自治县、市中区、五通桥区、金口河区、犍为县、夹江县、沙湾区)

　　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。