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全国服务区域：
河源市(连平县、和平县、龙川县、紫金县、源城区、东源县)
内江市(威远县、东兴区、市中区、资中县、隆昌市)
平顶山市(卫东区、湛河区、石龙区、舞钢市、宝丰县、郏县、新华区、鲁山县、叶县、汝州市)
陇南市(礼县、徽县、成县、宕昌县、两当县、文县、武都区、康县、西和县)
玉树藏族自治州(玉树市、曲麻莱县、杂多县、囊谦县、称多县、治多县)
呼和浩特市(托克托县、和林格尔县、玉泉区、土默特左旗、清水河县、武川县、回民区、新城区、赛罕区)
茂名市(信宜市、化州市、电白区、茂南区、高州市)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、云龙县、剑川县、洱源县、南涧彝族自治县、弥渡县、祥云县、大理市、漾濞彝族自治县、永平县、鹤庆县、宾川县)
邵阳市(洞口县、新邵县、北塔区、武冈市、双清区、城步苗族自治县、大祥区、隆回县、邵阳县、新宁县、邵东市、绥宁县)
苏州市(吴江区、张家港市、昆山市、相城区、吴中区、常熟市、姑苏区、虎丘区、太仓市)
秦皇岛市(海港区、抚宁区、卢龙县、青龙满族自治县、昌黎县、北戴河区、山海关区)
绵阳市(涪城区、江油市、梓潼县、三台县、安州区、游仙区、盐亭县、北川羌族自治县、平武县)
保定市(涞源县、易县、阜平县、顺平县、莲池区、高阳县、蠡县、曲阳县、涿州市、满城区、唐县、清苑区、高碑店市、雄县、安国市、定兴县、安新县、竞秀区、定州市、容城县、徐水区、望都县、博野县、涞水县)
朝阳市(北票市、双塔区、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、凌源市、龙城区)
江门市(鹤山市、江海区、新会区、蓬江区、台山市、开平市、恩平市)
焦作市(孟州市、武陟县、博爱县、中站区、解放区、温县、修武县、马村区、山阳区、沁阳市)
杭州市(拱墅区、临安区、上城区、建德市、余杭区、钱塘区、滨江区、富阳区、萧山区、西湖区、临平区、桐庐县、淳安县)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、贵定县、龙里县、平塘县、福泉市、都匀市、惠水县、瓮安县、长顺县、罗甸县、三都水族自治县、独山县)
巴彦淖尔市(五原县、杭锦后旗、乌拉特后旗、临河区、乌拉特前旗、磴口县、乌拉特中旗)
阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、新邱区、细河区、太平区、海州区、彰武县)
临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、沧源佤族自治县、云县、永德县)
拉萨市(曲水县、城关区、尼木县、林周县、墨竹工卡县、当雄县、堆龙德庆区、达孜区)
烟台市(牟平区、海阳市、福山区、莱山区、龙口市、招远市、莱阳市、莱州市、蓬莱区、芝罘区、栖霞市)
普洱市(西盟佤族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)
伊犁哈萨克自治州(霍城县、霍尔果斯市、伊宁县、特克斯县、新源县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、巩留县、奎屯市、昭苏县、尼勒克县)
红河哈尼族彝族自治州(红河县、元阳县、泸西县、建水县、河口瑶族自治县、弥勒市、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、蒙自市、个旧市、屏边苗族自治县、绿春县)
佳木斯市(桦南县、汤原县、郊区、同江市、东风区、前进区、向阳区、桦川县、富锦市、抚远市)
荆门市(钟祥市、掇刀区、东宝区、沙洋县、京山市)
儋州市
湛江市(坡头区、麻章区、霞山区、遂溪县、赤坎区、雷州市、徐闻县、廉江市、吴川市)
云浮市(云城区、罗定市、新兴县、郁南县、云安区)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、广南县、马关县、文山市、丘北县、富宁县、西畴县、砚山县)
哈尔滨市(五常市、宾县、尚志市、依兰县、阿城区、巴彦县、延寿县、呼兰区、双城区、道里区、木兰县、平房区、道外区、南岗区、松北区、香坊区、通河县、方正县)
本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区、平山区、本溪满族自治县)
聊城市(东阿县、茌平区、莘县、冠县、高唐县、临清市、东昌府区、阳谷县)
湖州市(吴兴区、德清县、安吉县、南浔区、长兴县)
湘潭市(雨湖区、湘潭县、湘乡市、韶山市、岳塘区)
济宁市(嘉祥县、泗水县、邹城市、鱼台县、曲阜市、金乡县、任城区、兖州区、梁山县、汶上县、微山县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
青岛市(莱西市、崂山区、市南区、李沧区、平度市、市北区、即墨区、黄岛区、城阳区、胶州市)
盐城市(阜宁县、射阳县、亭湖区、盐都区、滨海县、大丰区、东台市、建湖县、响水县)
扬州市(宝应县、江都区、仪征市、广陵区、邗江区、高邮市)
铁岭市(开原市、调兵山市、银州区、清河区、昌图县、铁岭县、西丰县)
定西市(陇西县、临洮县、安定区、漳县、岷县、渭源县、通渭县)
果洛藏族自治州(达日县、班玛县、玛沁县、玛多县、甘德县、久治县)
泰州市(海陵区、靖江市、泰兴市、兴化市、高港区、姜堰区)
嘉兴市(平湖市、海盐县、海宁市、南湖区、秀洲区、嘉善县、桐乡市)
通辽市(扎鲁特旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗、库伦旗、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗)
庆阳市(合水县、环县、华池县、西峰区、庆城县、宁县、镇原县、正宁县)
乌兰察布市(卓资县、商都县、察哈尔右翼前旗、集宁区、凉城县、兴和县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、化德县、四子王旗、丰镇市)
益阳市(沅江市、安化县、资阳区、南县、桃江县、赫山区)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
天水市(张家川回族自治县、武山县、清水县、秦州区、麦积区、秦安县、甘谷县)
牡丹江市(西安区、爱民区、海林市、阳明区、东宁市、绥芬河市、宁安市、林口县、穆棱市、东安区)
德阳市(广汉市、绵竹市、中江县、旌阳区、什邡市、罗江区)
遂宁市(船山区、射洪市、安居区、大英县、蓬溪县)
滨州市(博兴县、阳信县、邹平市、沾化区、无棣县、滨城区、惠民县)
鄂尔多斯市(杭锦旗、乌审旗、康巴什区、准格尔旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、东胜区、达拉特旗)
随州市(曾都区、随县、广水市)
延边朝鲜族自治州(龙井市、安图县、汪清县、敦化市、珲春市、图们市、和龙市、延吉市)
香港特别行政区
桂林市(资源县、灵川县、全州县、恭城瑶族自治县、秀峰区、龙胜各族自治县、象山区、叠彩区、灌阳县、兴安县、阳朔县、荔浦市、七星区、永福县、平乐县、临桂区、雁山区)
楚雄彝族自治州(禄丰市、姚安县、大姚县、永仁县、武定县、元谋县、楚雄市、牟定县、南华县、双柏县)
赣州市(赣县区、寻乌县、南康区、大余县、瑞金市、龙南市、于都县、会昌县、全南县、定南县、章贡区、安远县、崇义县、上犹县、石城县、兴国县、信丰县、宁都县)
新疆维吾尔自治区
张家口市(赤城县、张北县、桥西区、宣化区、沽源县、万全区、涿鹿县、怀安县、阳原县、桥东区、康保县、蔚县、怀来县、尚义县、崇礼区、下花园区)
开封市(祥符区、龙亭区、杞县、通许县、尉氏县、顺河回族区、兰考县、鼓楼区、禹王台区)
保山市(腾冲市、昌宁县、龙陵县、隆阳区、施甸县)
郴州市(永兴县、桂东县、桂阳县、安仁县、嘉禾县、资兴市、临武县、汝城县、宜章县、北湖区、苏仙区)
揭阳市(普宁市、惠来县、揭东区、揭西县、榕城区)
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福州市(闽清县、罗源县、永泰县、马尾区、鼓楼区、连江县、闽侯县、福清市、长乐区、仓山区、台江区、平潭县、晋安区)
丽水市(青田县、景宁畲族自治县、龙泉市、云和县、莲都区、松阳县、遂昌县、庆元县、缙云县)
周口市(沈丘县、项城市、郸城县、川汇区、扶沟县、淮阳区、太康县、商水县、西华县、鹿邑县)
驻马店市(遂平县、确山县、西平县、正阳县、平舆县、泌阳县、汝南县、新蔡县、驿城区、上蔡县)
安庆市(宿松县、潜山市、桐城市、太湖县、望江县、迎江区、宜秀区、岳西县、怀宁县、大观区)
抚顺市(抚顺县、新宾满族自治县、清原满族自治县、新抚区、东洲区、望花区、顺城区)
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。
新闻结尾
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