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泉州市(金门县、德化县、永春县、泉港区、安溪县、鲤城区、惠安县、洛江区、南安市、石狮市、丰泽区、晋江市)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

湛江市(雷州市、徐闻县、吴川市、麻章区、遂溪县、赤坎区、霞山区、坡头区、廉江市)  楚雄彝族自治州(禄丰市、永仁县、姚安县、元谋县、楚雄市、武定县、牟定县、双柏县、大姚县、南华县)

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日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)  塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、裕民县、塔城市、乌苏市、额敏县、托里县)

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

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

山南市(曲松县、洛扎县、错那市、措美县、加查县、琼结县、桑日县、扎囊县、隆子县、浪卡子县、乃东区、贡嘎县)

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

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齐齐哈尔市(建华区、克山县、克东县、泰来县、讷河市、龙沙区、富拉尔基区、碾子山区、依安县、铁锋区、拜泉县、甘南县、梅里斯达斡尔族区、富裕县、龙江县、昂昂溪区)

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河池市(环江毛南族自治县、东兰县、金城江区、凤山县、宜州区、大化瑶族自治县、天峨县、南丹县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县)

兴安盟(扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、突泉县)

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

克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)

甘南藏族自治州(合作市、卓尼县、玛曲县、临潭县、迭部县、夏河县、舟曲县、碌曲县)

聊城市(东昌府区、临清市、莘县、东阿县、冠县、茌平区、高唐县、阳谷县)

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

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

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

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

朔州市(朔城区、山阴县、右玉县、平鲁区、应县、怀仁市)

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毕节市(金沙县、纳雍县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、织金县、七星关区、大方县)

贵阳市(乌当区、云岩区、开阳县、观山湖区、修文县、南明区、清镇市、息烽县、白云区、花溪区)

宿州市(泗县、灵璧县、萧县、砀山县、埇桥区)

台州市(椒江区、天台县、三门县、仙居县、路桥区、临海市、玉环市、温岭市、黄岩区)  惠州市(惠城区、惠阳区、龙门县、博罗县、惠东县)

通化市(集安市、辉南县、二道江区、通化县、东昌区、梅河口市、柳河县)

海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)

辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)沧州市(南皮县、海兴县、孟村回族自治县、黄骅市、盐山县、运河区、任丘市、沧县、泊头市、献县、河间市、青县、新华区、肃宁县、吴桥县、东光县)

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本溪市(溪湖区、平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、南芬区)

伊犁哈萨克自治州(特克斯县、尼勒克县、昭苏县、巩留县、霍城县、新源县、伊宁市、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、伊宁县)

宣城市(郎溪县、广德市、旌德县、宣州区、绩溪县、泾县、宁国市)湖州市(吴兴区、安吉县、南浔区、德清县、长兴县)

六安市(金寨县、霍山县、叶集区、霍邱县、金安区、裕安区、舒城县)

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

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

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

湘西土家族苗族自治州(吉首市、凤凰县、龙山县、泸溪县、永顺县、古丈县、保靖县、花垣县)

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黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、安龙县、册亨县、兴义市、兴仁市、贞丰县、普安县、望谟县)

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牡丹江市(绥芬河市、西安区、东安区、东宁市、爱民区、宁安市、阳明区、林口县、穆棱市、海林市)

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　　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。