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阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
泸州市(江阳区、合江县、泸县、叙永县、纳溪区、古蔺县、龙马潭区)
绥化市(兰西县、海伦市、肇东市、明水县、望奎县、北林区、绥棱县、青冈县、安达市、庆安县)
黑河市(北安市、孙吴县、爱辉区、嫩江市、逊克县、五大连池市)
泰州市(海陵区、高港区、姜堰区、靖江市、泰兴市、兴化市)
吕梁市(交口县、离石区、岚县、方山县、中阳县、兴县、汾阳市、柳林县、临县、孝义市、石楼县、交城县、文水县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、望谟县、册亨县、安龙县、普安县、兴仁市、贞丰县、兴义市)
黔东南苗族侗族自治州(凯里市、台江县、黄平县、丹寨县、施秉县、天柱县、榕江县、黎平县、镇远县、岑巩县、锦屏县、麻江县、从江县、雷山县、三穗县、剑河县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
滨州市(邹平市、沾化区、阳信县、惠民县、滨城区、无棣县、博兴县)
银川市(贺兰县、永宁县、西夏区、兴庆区、灵武市、金凤区)
临夏回族自治州(临夏县、和政县、广河县、康乐县、永靖县、东乡族自治县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
宣城市(宣州区、宁国市、广德市、泾县、旌德县、郎溪县、绩溪县)
南昌市(红谷滩区、新建区、南昌县、进贤县、东湖区、西湖区、安义县、青山湖区、青云谱区)
江门市(台山市、开平市、恩平市、蓬江区、新会区、江海区、鹤山市)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
苏州市(虎丘区、吴中区、昆山市、张家港市、吴江区、常熟市、太仓市、姑苏区、相城区)
合肥市(巢湖市、蜀山区、包河区、肥东县、庐江县、肥西县、瑶海区、庐阳区、长丰县)
黄冈市(黄梅县、武穴市、罗田县、浠水县、团风县、麻城市、英山县、蕲春县、黄州区、红安县)
金昌市(金川区、永昌县)
呼和浩特市(回民区、新城区、和林格尔县、玉泉区、赛罕区、土默特左旗、武川县、托克托县、清水河县)
庆阳市(正宁县、宁县、环县、庆城县、合水县、西峰区、华池县、镇原县)
东营市(垦利区、广饶县、利津县、东营区、河口区)
大同市(浑源县、云冈区、云州区、左云县、平城区、新荣区、阳高县、广灵县、灵丘县、天镇县)
赤峰市(红山区、敖汉旗、巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗、元宝山区、宁城县、喀喇沁旗、松山区、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗)
九江市(都昌县、彭泽县、瑞昌市、濂溪区、庐山市、武宁县、德安县、湖口县、柴桑区、永修县、浔阳区、共青城市、修水县)
保定市(高阳县、莲池区、涿州市、高碑店市、望都县、徐水区、阜平县、容城县、易县、竞秀区、曲阳县、博野县、顺平县、清苑区、安国市、唐县、涞源县、满城区、蠡县、定州市、雄县、安新县、定兴县、涞水县)
儋州市
绍兴市(诸暨市、上虞区、柯桥区、越城区、嵊州市、新昌县)
永州市(江华瑶族自治县、道县、双牌县、江永县、东安县、零陵区、冷水滩区、祁阳市、新田县、蓝山县、宁远县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
广元市(旺苍县、利州区、朝天区、苍溪县、昭化区、剑阁县、青川县)
淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)
昭通市(水富市、彝良县、绥江县、威信县、盐津县、镇雄县、大关县、昭阳区、巧家县、永善县、鲁甸县)
山南市(琼结县、浪卡子县、桑日县、扎囊县、乃东区、洛扎县、错那市、措美县、曲松县、加查县、贡嘎县、隆子县)
天水市(麦积区、秦安县、武山县、张家川回族自治县、甘谷县、清水县、秦州区)
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东莞市
汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)
嘉峪关市
临汾市(翼城县、永和县、吉县、汾西县、尧都区、隰县、霍州市、曲沃县、洪洞县、浮山县、大宁县、襄汾县、古县、蒲县、乡宁县、安泽县、侯马市)
杭州市(拱墅区、西湖区、余杭区、建德市、临平区、富阳区、萧山区、桐庐县、临安区、钱塘区、淳安县、滨江区、上城区)
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淮南市(大通区、田家庵区、谢家集区、寿县、潘集区、凤台县、八公山区)
怀化市(洪江市、鹤城区、溆浦县、中方县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、会同县、通道侗族自治县、辰溪县、麻阳苗族自治县)
乌兰察布市(商都县、卓资县、集宁区、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、四子王旗、凉城县、察哈尔右翼中旗、兴和县、丰镇市、化德县)
西安市(未央区、长安区、新城区、碑林区、雁塔区、莲湖区、灞桥区、高陵区、阎良区、蓝田县、周至县、鄠邑区、临潼区)
朝阳市(双塔区、北票市、建平县、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、朝阳县)
淄博市(张店区、高青县、周村区、临淄区、沂源县、桓台县、博山区、淄川区)
柳州市(城中区、柳南区、柳城县、鱼峰区、融水苗族自治县、柳北区、三江侗族自治县、鹿寨县、融安县、柳江区)
广州市(越秀区、南沙区、花都区、增城区、番禺区、荔湾区、天河区、从化区、白云区、黄埔区、海珠区)
台州市(三门县、黄岩区、临海市、温岭市、椒江区、路桥区、玉环市、天台县、仙居县)
梅州市(五华县、梅江区、兴宁市、丰顺县、大埔县、平远县、梅县区、蕉岭县)
阳江市(阳东区、阳春市、江城区、阳西县)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、开远市、泸西县、蒙自市、石屏县、元阳县、红河县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、绿春县、弥勒市、建水县)
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榆林市(吴堡县、定边县、横山区、米脂县、靖边县、佳县、神木市、榆阳区、清涧县、子洲县、府谷县、绥德县)
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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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