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大庆市(龙凤区、红岗区、萨尔图区、肇源县、林甸县、肇州县、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区)

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

咸宁市(咸安区、通城县、通山县、嘉鱼县、崇阳县、赤壁市)

黄石市(阳新县、下陆区、铁山区、大冶市、西塞山区、黄石港区)  驻马店市(上蔡县、驿城区、正阳县、新蔡县、确山县、平舆县、遂平县、泌阳县、汝南县、西平县)

福州市(永泰县、鼓楼区、闽清县、晋安区、平潭县、台江区、福清市、长乐区、闽侯县、罗源县、马尾区、连江县、仓山区)

凉山彝族自治州(木里藏族自治县、甘洛县、昭觉县、西昌市、会东县、冕宁县、布拖县、金阳县、雷波县、喜德县、美姑县、宁南县、会理市、越西县、盐源县、德昌县、普格县)

本溪市(平山区、南芬区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、溪湖区)

宜昌市(枝江市、远安县、西陵区、夷陵区、伍家岗区、猇亭区、五峰土家族自治县、宜都市、秭归县、长阳土家族自治县、点军区、当阳市、兴山县)  包头市(青山区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、土默特右旗、固阳县、石拐区、九原区、东河区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

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

红河哈尼族彝族自治州(红河县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、个旧市、泸西县、开远市、建水县、弥勒市、绿春县、蒙自市、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县)

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

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

北京市(朝阳区、密云区、海淀区、房山区、门头沟区、西城区、昌平区、通州区、平谷区、顺义区、丰台区、怀柔区、大兴区、延庆区、石景山区、东城区)

忻州市(宁武县、五台县、繁峙县、保德县、定襄县、静乐县、原平市、河曲县、岢岚县、五寨县、代县、偏关县、忻府区、神池县)

常州市(新北区、钟楼区、金坛区、溧阳市、天宁区、武进区)

长春市(九台区、农安县、德惠市、南关区、二道区、朝阳区、双阳区、宽城区、绿园区、榆树市、公主岭市)

惠州市(惠东县、惠城区、博罗县、惠阳区、龙门县)

舟山市(普陀区、定海区、嵊泗县、岱山县)

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

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

清远市(英德市、阳山县、佛冈县、清新区、连南瑶族自治县、连州市、清城区、连山壮族瑶族自治县)

苏州市(张家港市、常熟市、太仓市、吴中区、虎丘区、昆山市、吴江区、相城区、姑苏区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

德阳市(绵竹市、旌阳区、中江县、广汉市、什邡市、罗江区)

周口市(商水县、项城市、西华县、淮阳区、沈丘县、川汇区、郸城县、扶沟县、鹿邑县、太康县)

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

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渭南市(蒲城县、韩城市、临渭区、合阳县、华阴市、潼关县、富平县、白水县、大荔县、澄城县、华州区)

连云港市(赣榆区、灌南县、海州区、东海县、灌云县、连云区)

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

景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)  内蒙古自治区

南通市(海安市、如皋市、海门区、通州区、如东县、启东市、崇川区)

桂林市(阳朔县、兴安县、永福县、灌阳县、叠彩区、雁山区、灵川县、荔浦市、平乐县、资源县、秀峰区、龙胜各族自治县、临桂区、象山区、恭城瑶族自治县、七星区、全州县)

晋城市(高平市、阳城县、城区、沁水县、陵川县、泽州县)汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)

阳泉市(盂县、城区、平定县、郊区、矿区)  定西市(安定区、漳县、临洮县、岷县、渭源县、陇西县、通渭县)

巴中市(恩阳区、巴州区、南江县、通江县、平昌县)

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

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、和政县、康乐县、东乡族自治县、临夏市、临夏县、永靖县)玉林市(兴业县、陆川县、福绵区、博白县、容县、北流市、玉州区)

宁夏回族自治区

丹东市(凤城市、宽甸满族自治县、振安区、东港市、元宝区、振兴区)

林芝市(巴宜区、朗县、察隅县、米林市、波密县、墨脱县、工布江达县)

荆州市(荆州区、公安县、沙市区、监利市、松滋市、江陵县、石首市、洪湖市)

益阳市(安化县、沅江市、赫山区、资阳区、南县、桃江县)

呼和浩特市(清水河县、和林格尔县、武川县、托克托县、回民区、土默特左旗、赛罕区、新城区、玉泉区)

承德市(鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、平泉市、滦平县、承德县、双桥区、宽城满族自治县、隆化县、双滦区、兴隆县)

鸡西市(麻山区、鸡东县、密山市、虎林市、城子河区、滴道区、恒山区、梨树区、鸡冠区)

海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)

运城市(夏县、河津市、万荣县、盐湖区、临猗县、稷山县、新绛县、绛县、闻喜县、芮城县、平陆县、垣曲县、永济市)

武汉市(江汉区、洪山区、江夏区、黄陂区、硚口区、汉阳区、江岸区、蔡甸区、新洲区、东西湖区、汉南区、武昌区、青山区)

延安市(宜川县、延川县、洛川县、安塞区、延长县、富县、黄陵县、宝塔区、黄龙县、子长市、甘泉县、志丹县、吴起县)

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

克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区)

莆田市(城厢区、荔城区、涵江区、秀屿区、仙游县)

西藏自治区

　　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。