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自贡市(沿滩区、大安区、贡井区、荣县、自流井区、富顺县)

达州市(通川区、开江县、万源市、达川区、渠县、大竹县、宣汉县)

三沙市(西沙区、南沙区)

惠州市(博罗县、惠阳区、龙门县、惠城区、惠东县)  伊春市(南岔县、金林区、大箐山县、伊美区、铁力市、乌翠区、友好区、嘉荫县、丰林县、汤旺县)

中山市

衡水市(故城县、阜城县、饶阳县、安平县、武强县、景县、武邑县、冀州区、深州市、桃城区、枣强县)

邢台市(信都区、清河县、南宫市、新河县、广宗县、威县、柏乡县、宁晋县、襄都区、隆尧县、平乡县、临西县、任泽区、沙河市、巨鹿县、内丘县、南和区、临城县)

儋州市  南充市(嘉陵区、高坪区、营山县、顺庆区、仪陇县、西充县、阆中市、南部县、蓬安县)

日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

南京市(江宁区、建邺区、浦口区、鼓楼区、六合区、玄武区、高淳区、秦淮区、溧水区、栖霞区、雨花台区)

攀枝花市(东区、米易县、盐边县、西区、仁和区)

四平市(梨树县、铁西区、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)

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

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

晋中市(介休市、左权县、平遥县、榆次区、祁县、昔阳县、和顺县、寿阳县、灵石县、太谷区、榆社县)

宁夏回族自治区

天水市(甘谷县、张家川回族自治县、秦安县、麦积区、秦州区、清水县、武山县)

昌吉回族自治州(吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、玛纳斯县、奇台县、阜康市、昌吉市)

十堰市(茅箭区、竹溪县、张湾区、郧西县、丹江口市、房县、竹山县、郧阳区)

梅州市(梅江区、梅县区、平远县、兴宁市、丰顺县、大埔县、蕉岭县、五华县)

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

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

濮阳市(台前县、濮阳县、清丰县、南乐县、华龙区、范县)

玉林市(福绵区、容县、陆川县、兴业县、北流市、玉州区、博白县)

辽阳市(辽阳县、文圣区、白塔区、弓长岭区、宏伟区、太子河区、灯塔市)

赣州市(上犹县、于都县、信丰县、崇义县、大余县、章贡区、定南县、寻乌县、宁都县、会昌县、安远县、南康区、龙南市、兴国县、全南县、赣县区、瑞金市、石城县)

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

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天津市(武清区、河东区、津南区、河北区、静海区、东丽区、宁河区、蓟州区、滨海新区、和平区、河西区、西青区、宝坻区、红桥区、北辰区、南开区)

株洲市(醴陵市、天元区、芦淞区、石峰区、炎陵县、渌口区、茶陵县、荷塘区、攸县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

邯郸市(大名县、涉县、成安县、磁县、永年区、魏县、曲周县、邯山区、复兴区、肥乡区、峰峰矿区、临漳县、馆陶县、武安市、广平县、邱县、鸡泽县、丛台区)  沈阳市(沈河区、大东区、浑南区、新民市、皇姑区、和平区、沈北新区、苏家屯区、于洪区、辽中区、铁西区、康平县、法库县)

商丘市(柘城县、夏邑县、虞城县、宁陵县、永城市、民权县、睢阳区、睢县、梁园区)

保定市(高阳县、博野县、高碑店市、定州市、安国市、涿州市、定兴县、蠡县、唐县、顺平县、清苑区、竞秀区、涞水县、涞源县、易县、雄县、莲池区、阜平县、满城区、曲阳县、安新县、徐水区、望都县、容城县)

曲靖市(马龙区、富源县、宣威市、沾益区、陆良县、麒麟区、罗平县、师宗县、会泽县)龙岩市(连城县、漳平市、武平县、新罗区、长汀县、上杭县、永定区)

潍坊市(青州市、诸城市、寒亭区、临朐县、昌邑市、安丘市、高密市、奎文区、潍城区、坊子区、寿光市、昌乐县)  青岛市(李沧区、胶州市、市南区、城阳区、莱西市、平度市、崂山区、黄岛区、即墨区、市北区)

铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)

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

克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)宜春市(袁州区、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、奉新县、丰城市、樟树市、高安市、万载县)

百色市(德保县、平果市、田林县、田阳区、凌云县、靖西市、隆林各族自治县、乐业县、那坡县、右江区、田东县、西林县)

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

黄石市(阳新县、下陆区、黄石港区、大冶市、铁山区、西塞山区)

白银市(靖远县、景泰县、会宁县、平川区、白银区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

常州市(武进区、金坛区、新北区、天宁区、溧阳市、钟楼区)

宿州市(砀山县、灵璧县、泗县、埇桥区、萧县)

济南市(历下区、章丘区、济阳区、钢城区、平阴县、历城区、槐荫区、商河县、莱芜区、天桥区、长清区、市中区)

温州市(瑞安市、平阳县、瓯海区、永嘉县、龙港市、苍南县、龙湾区、泰顺县、洞头区、鹿城区、乐清市、文成县)

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

本溪市(溪湖区、平山区、明山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区)

昭通市(水富市、盐津县、永善县、绥江县、镇雄县、昭阳区、威信县、鲁甸县、彝良县、大关县、巧家县)

贺州市(八步区、钟山县、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县)

泰安市(东平县、宁阳县、岱岳区、泰山区、新泰市、肥城市)

乌兰察布市(商都县、察哈尔右翼前旗、集宁区、四子王旗、察哈尔右翼中旗、化德县、凉城县、兴和县、丰镇市、察哈尔右翼后旗、卓资县)

嘉兴市(南湖区、海宁市、秀洲区、桐乡市、嘉善县、海盐县、平湖市)

　　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。