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池州市(东至县、贵池区、青阳县、石台县)
石河子市(五家渠市、铁门关市、阿拉尔市、新星市、可克达拉市、昆玉市、图木舒克市、双河市、胡杨河市、北屯市、白杨市)
保山市(隆阳区、施甸县、昌宁县、腾冲市、龙陵县)
伊春市(乌翠区、大箐山县、金林区、友好区、铁力市、南岔县、伊美区、嘉荫县、丰林县、汤旺县)
曲靖市(宣威市、沾益区、会泽县、陆良县、罗平县、师宗县、马龙区、麒麟区、富源县)
宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、砀山县、萧县)
肇庆市(德庆县、广宁县、怀集县、鼎湖区、端州区、高要区、封开县、四会市)
无锡市(滨湖区、锡山区、新吴区、江阴市、梁溪区、惠山区、宜兴市)
滁州市(琅琊区、凤阳县、天长市、来安县、明光市、南谯区、全椒县、定远县)
酒泉市(金塔县、玉门市、瓜州县、敦煌市、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区)
攀枝花市(东区、盐边县、仁和区、米易县、西区)
衢州市(龙游县、江山市、衢江区、常山县、开化县、柯城区)
黑河市(嫩江市、五大连池市、孙吴县、爱辉区、北安市、逊克县)
福州市(平潭县、永泰县、闽侯县、晋安区、台江区、鼓楼区、长乐区、罗源县、福清市、仓山区、马尾区、连江县、闽清县)
重庆市(涪陵区、九龙坡区、铜梁区、潼南区、沙坪坝区、南川区、黔江区、武隆区、合川区、万州区、秀山土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、江北区、长寿区、开州区、渝中区、綦江区、南岸区、巫山县、梁平区、大渡口区、丰都县、云阳县、酉阳土家族苗族自治县、江津区、璧山区、渝北区、石柱土家族自治县、奉节县、巴南区、荣昌区、北碚区、垫江县、城口县、大足区、忠县、巫溪县、永川区)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、贵定县、荔波县、长顺县、瓮安县、惠水县、龙里县、三都水族自治县、都匀市、平塘县、福泉市、独山县)
九江市(彭泽县、武宁县、修水县、濂溪区、庐山市、永修县、都昌县、德安县、湖口县、柴桑区、瑞昌市、浔阳区、共青城市)
株洲市(醴陵市、茶陵县、攸县、天元区、渌口区、石峰区、荷塘区、芦淞区、炎陵县)
昆明市(禄劝彝族苗族自治县、五华区、东川区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、西山区、盘龙区、嵩明县、石林彝族自治县、官渡区、富民县、宜良县、晋宁区、呈贡区)
商丘市(梁园区、宁陵县、柘城县、夏邑县、民权县、睢县、睢阳区、永城市、虞城县)
泰安市(宁阳县、岱岳区、新泰市、东平县、泰山区、肥城市)
杭州市(建德市、拱墅区、临平区、萧山区、淳安县、西湖区、钱塘区、上城区、余杭区、富阳区、临安区、桐庐县、滨江区)
邵阳市(双清区、城步苗族自治县、新宁县、邵东市、绥宁县、隆回县、武冈市、新邵县、洞口县、北塔区、邵阳县、大祥区)
洛阳市(瀍河回族区、洛宁县、栾川县、新安县、宜阳县、孟津区、嵩县、伊川县、老城区、西工区、洛龙区、偃师区、涧西区、汝阳县)
盘锦市(盘山县、大洼区、兴隆台区、双台子区)
济南市(市中区、莱芜区、历下区、商河县、钢城区、章丘区、历城区、济阳区、槐荫区、天桥区、平阴县、长清区)
郑州市(登封市、管城回族区、上街区、新密市、中原区、巩义市、荥阳市、二七区、惠济区、金水区、新郑市、中牟县)
东营市(东营区、利津县、广饶县、河口区、垦利区)
金昌市(永昌县、金川区)
大庆市(大同区、龙凤区、肇源县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、肇州县、萨尔图区、红岗区)
丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、元宝区、振安区、振兴区、东港市)
蚌埠市(怀远县、龙子湖区、固镇县、蚌山区、淮上区、禹会区、五河县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)
乐山市(五通桥区、金口河区、沙湾区、井研县、犍为县、马边彝族自治县、夹江县、沐川县、峨眉山市、峨边彝族自治县、市中区)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、乌审旗、东胜区、杭锦旗、准格尔旗、康巴什区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、达拉特旗)
许昌市(长葛市、鄢陵县、建安区、魏都区、襄城县、禹州市)
广州市(海珠区、南沙区、花都区、天河区、番禺区、增城区、荔湾区、越秀区、黄埔区、从化区、白云区)
镇江市(扬中市、丹徒区、京口区、句容市、丹阳市、润州区)
自贡市(自流井区、富顺县、荣县、贡井区、大安区、沿滩区)
香港特别行政区
朔州市(山阴县、右玉县、平鲁区、朔城区、怀仁市、应县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)
张家界市(武陵源区、桑植县、永定区、慈利县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、延吉市、和龙市、珲春市、敦化市、安图县、图们市、龙井市)
吕梁市(兴县、文水县、交城县、柳林县、孝义市、临县、石楼县、方山县、汾阳市、中阳县、离石区、岚县、交口县)
阳江市(阳东区、江城区、阳春市、阳西县)
那曲市(班戈县、色尼区、嘉黎县、尼玛县、申扎县、比如县、巴青县、安多县、聂荣县、索县、双湖县)
宝鸡市(麟游县、扶风县、千阳县、凤县、太白县、陇县、渭滨区、眉县、凤翔区、陈仓区、金台区、岐山县)
张掖市(民乐县、临泽县、甘州区、肃南裕固族自治县、山丹县、高台县)
遂宁市(大英县、安居区、射洪市、蓬溪县、船山区)
温州市(瓯海区、龙湾区、苍南县、乐清市、泰顺县、龙港市、平阳县、洞头区、瑞安市、鹿城区、永嘉县、文成县)
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临夏回族自治州(广河县、和政县、永靖县、临夏县、临夏市、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县)
儋州市
荆州市(石首市、江陵县、监利市、洪湖市、公安县、沙市区、荆州区、松滋市)
西藏自治区
雅安市(雨城区、名山区、天全县、汉源县、石棉县、宝兴县、芦山县、荥经县)
眉山市(洪雅县、青神县、东坡区、彭山区、丹棱县、仁寿县)
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漳州市(华安县、平和县、南靖县、龙文区、云霄县、东山县、诏安县、长泰区、漳浦县、芗城区、龙海区)
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贵阳市(乌当区、息烽县、修文县、南明区、白云区、开阳县、清镇市、云岩区、观山湖区、花溪区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、鄂伦春自治旗、满洲里市、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、额尔古纳市、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、阿荣旗、扎兰屯市、根河市)
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新乡市(卫辉市、延津县、封丘县、凤泉区、红旗区、辉县市、获嘉县、卫滨区、长垣市、牧野区、原阳县、新乡县)
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。
新闻结尾
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