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洛阳市(西工区、瀍河回族区、宜阳县、新安县、嵩县、老城区、洛龙区、伊川县、汝阳县、洛宁县、孟津区、涧西区、栾川县、偃师区)

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

日喀则市(康马县、萨迦县、萨嘎县、定结县、定日县、昂仁县、亚东县、江孜县、谢通门县、南木林县、白朗县、岗巴县、拉孜县、聂拉木县、桑珠孜区、仲巴县、仁布县、吉隆县)

营口市(西市区、站前区、老边区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市)  南阳市(卧龙区、新野县、唐河县、西峡县、镇平县、内乡县、南召县、宛城区、方城县、社旗县、桐柏县、淅川县、邓州市)

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

岳阳市(汨罗市、岳阳县、岳阳楼区、华容县、平江县、临湘市、湘阴县、君山区、云溪区)

巴音郭楞蒙古自治州(且末县、若羌县、库尔勒市、尉犁县、和静县、焉耆回族自治县、和硕县、轮台县、博湖县)

淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)  安顺市(西秀区、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县)

阳泉市(城区、盂县、平定县、矿区、郊区)

海东市(互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵南县、贵德县、同德县)

广西壮族自治区

白山市(江源区、浑江区、靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、抚松县)

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

儋州市

林芝市(察隅县、朗县、波密县、巴宜区、米林市、墨脱县、工布江达县)

澳门特别行政区

酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、金塔县、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

榆林市(横山区、榆阳区、佳县、定边县、吴堡县、府谷县、神木市、子洲县、绥德县、米脂县、靖边县、清涧县)

佳木斯市(东风区、前进区、桦川县、同江市、桦南县、向阳区、抚远市、富锦市、汤原县、郊区)

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

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

贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区、八步区)

淮南市(大通区、寿县、凤台县、潘集区、田家庵区、谢家集区、八公山区)

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

威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

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辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)

邯郸市(丛台区、峰峰矿区、广平县、成安县、魏县、大名县、曲周县、肥乡区、武安市、邱县、馆陶县、涉县、磁县、鸡泽县、临漳县、复兴区、邯山区、永年区)

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

甘孜藏族自治州(康定市、德格县、丹巴县、稻城县、新龙县、泸定县、道孚县、乡城县、色达县、得荣县、石渠县、白玉县、炉霍县、甘孜县、巴塘县、理塘县、雅江县、九龙县)  佛山市(南海区、三水区、顺德区、禅城区、高明区)

舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)

眉山市(青神县、洪雅县、丹棱县、彭山区、仁寿县、东坡区)

荆门市(京山市、沙洋县、掇刀区、东宝区、钟祥市)西宁市(城北区、大通回族土族自治县、城西区、城东区、湟源县、城中区、湟中区)

广元市(苍溪县、朝天区、剑阁县、旺苍县、青川县、昭化区、利州区)  廊坊市(安次区、固安县、霸州市、三河市、永清县、香河县、大厂回族自治县、文安县、广阳区、大城县)

惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、龙门县、惠阳区)

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

怀化市(中方县、芷江侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县、溆浦县、会同县、沅陵县、辰溪县、洪江市、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县)德阳市(罗江区、什邡市、旌阳区、绵竹市、中江县、广汉市)

柳州市(柳江区、鹿寨县、城中区、柳城县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳南区、鱼峰区、融安县、柳北区)

池州市(东至县、贵池区、青阳县、石台县)

新疆维吾尔自治区

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

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

宝鸡市(麟游县、陇县、凤翔区、岐山县、渭滨区、太白县、眉县、金台区、陈仓区、千阳县、凤县、扶风县)

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

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

朔州市(山阴县、右玉县、平鲁区、朔城区、应县、怀仁市)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)

玉林市(容县、陆川县、玉州区、兴业县、博白县、北流市、福绵区)

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

扬州市(邗江区、广陵区、江都区、仪征市、宝应县、高邮市)

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

淮安市(洪泽区、涟水县、清江浦区、金湖县、淮阴区、淮安区、盱眙县)

秦皇岛市(卢龙县、海港区、山海关区、昌黎县、抚宁区、北戴河区、青龙满族自治县)

　　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。