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定西市(陇西县、岷县、漳县、临洮县、安定区、渭源县、通渭县)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
济源市
荆州市(江陵县、石首市、松滋市、荆州区、沙市区、洪湖市、监利市、公安县)
苏州市(昆山市、张家港市、相城区、姑苏区、吴中区、常熟市、太仓市、虎丘区、吴江区)
海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、贵南县、同德县)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
天水市(秦安县、张家川回族自治县、武山县、甘谷县、清水县、秦州区、麦积区)
廊坊市(三河市、霸州市、广阳区、香河县、固安县、安次区、大城县、文安县、大厂回族自治县、永清县)
信阳市(淮滨县、固始县、新县、潢川县、平桥区、息县、浉河区、罗山县、光山县、商城县)
汉中市(留坝县、镇巴县、汉台区、宁强县、西乡县、佛坪县、略阳县、城固县、洋县、勉县、南郑区)
宁夏回族自治区
乌兰察布市(兴和县、察哈尔右翼前旗、丰镇市、商都县、卓资县、集宁区、凉城县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、察哈尔右翼后旗、化德县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区、长岭县)
潍坊市(潍城区、奎文区、安丘市、高密市、青州市、昌乐县、昌邑市、寒亭区、坊子区、寿光市、临朐县、诸城市)
三明市(将乐县、大田县、尤溪县、建宁县、清流县、沙县区、明溪县、宁化县、泰宁县、三元区、永安市)
达州市(开江县、宣汉县、达川区、大竹县、通川区、渠县、万源市)
平顶山市(湛河区、汝州市、石龙区、新华区、卫东区、舞钢市、宝丰县、郏县、鲁山县、叶县)
宜春市(丰城市、靖安县、宜丰县、樟树市、奉新县、高安市、铜鼓县、上高县、袁州区、万载县)
娄底市(新化县、娄星区、冷水江市、双峰县、涟源市)
通化市(二道江区、梅河口市、通化县、柳河县、集安市、辉南县、东昌区)
益阳市(资阳区、沅江市、南县、安化县、赫山区、桃江县)
沈阳市(大东区、辽中区、和平区、于洪区、皇姑区、苏家屯区、康平县、浑南区、铁西区、法库县、沈北新区、沈河区、新民市)
嘉峪关市
焦作市(修武县、沁阳市、博爱县、解放区、马村区、温县、中站区、山阳区、孟州市、武陟县)
锦州市(北镇市、凌河区、凌海市、太和区、义县、古塔区、黑山县)
云浮市(云安区、郁南县、罗定市、云城区、新兴县)
嘉兴市(南湖区、海盐县、海宁市、秀洲区、嘉善县、平湖市、桐乡市)
拉萨市(曲水县、达孜区、林周县、尼木县、墨竹工卡县、城关区、当雄县、堆龙德庆区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
营口市(西市区、老边区、站前区、大石桥市、盖州市、鲅鱼圈区)
玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、易门县、华宁县、峨山彝族自治县、江川区、通海县、新平彝族傣族自治县、澄江市)
惠州市(龙门县、博罗县、惠城区、惠东县、惠阳区)
本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、明山区、平山区、桓仁满族自治县)
牡丹江市(西安区、东宁市、宁安市、东安区、阳明区、绥芬河市、穆棱市、林口县、海林市、爱民区)
玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、杂多县、称多县、玉树市、曲麻莱县)
十堰市(房县、竹山县、竹溪县、茅箭区、郧阳区、郧西县、张湾区、丹江口市)
广西壮族自治区
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、格尔木市、茫崖市、都兰县、德令哈市、乌兰县)
阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、阿勒泰市、吉木乃县、青河县、哈巴河县、福海县)
新余市(分宜县、渝水区)
泸州市(江阳区、龙马潭区、纳溪区、泸县、古蔺县、合江县、叙永县)
上饶市(婺源县、鄱阳县、玉山县、横峰县、信州区、铅山县、广丰区、广信区、余干县、德兴市、万年县、弋阳县)
徐州市(铜山区、邳州市、睢宁县、泉山区、贾汪区、鼓楼区、丰县、云龙区、新沂市、沛县)
阜新市(清河门区、太平区、新邱区、细河区、彰武县、阜新蒙古族自治县、海州区)
绥化市(肇东市、望奎县、庆安县、海伦市、安达市、兰西县、明水县、北林区、绥棱县、青冈县)
盐城市(响水县、滨海县、东台市、亭湖区、阜宁县、盐都区、建湖县、射阳县、大丰区)
恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、利川市、巴东县、来凤县、恩施市、宣恩县、建始县、咸丰县)
济宁市(梁山县、邹城市、泗水县、微山县、金乡县、任城区、嘉祥县、汶上县、鱼台县、兖州区、曲阜市)
乐山市(沐川县、五通桥区、沙湾区、井研县、峨眉山市、夹江县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、金口河区、市中区、犍为县)
铜仁市(石阡县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、碧江区、德江县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、思南县、江口县、万山区)
合肥市(蜀山区、庐江县、巢湖市、瑶海区、肥东县、长丰县、庐阳区、包河区、肥西县)
湖州市(长兴县、南浔区、吴兴区、安吉县、德清县)
淮南市(八公山区、寿县、田家庵区、大通区、潘集区、谢家集区、凤台县)
榆林市(靖边县、子洲县、米脂县、佳县、定边县、榆阳区、横山区、吴堡县、府谷县、绥德县、神木市、清涧县)
枣庄市(薛城区、市中区、台儿庄区、峄城区、山亭区、滕州市)
衢州市(衢江区、江山市、开化县、龙游县、常山县、柯城区)
朝阳市(龙城区、双塔区、建平县、朝阳县、北票市、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
梅州市(丰顺县、五华县、兴宁市、平远县、大埔县、梅县区、蕉岭县、梅江区)
襄阳市(枣阳市、谷城县、宜城市、襄城区、南漳县、老河口市、襄州区、保康县、樊城区)
白银市(景泰县、靖远县、会宁县、平川区、白银区)
九江市(庐山市、濂溪区、湖口县、浔阳区、瑞昌市、共青城市、德安县、柴桑区、武宁县、修水县、永修县、彭泽县、都昌县)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、龙山县、永顺县、花垣县、古丈县、凤凰县、保靖县、泸溪县)
银川市(贺兰县、永宁县、金凤区、西夏区、灵武市、兴庆区)
滨州市(邹平市、惠民县、滨城区、无棣县、阳信县、博兴县、沾化区)
临沂市(郯城县、沂水县、兰陵县、沂南县、罗庄区、平邑县、费县、河东区、蒙阴县、临沭县、兰山区、莒南县)
双鸭山市(宝山区、四方台区、宝清县、友谊县、饶河县、岭东区、集贤县、尖山区)
宿州市(砀山县、埇桥区、灵璧县、萧县、泗县)
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莆田市(涵江区、仙游县、荔城区、秀屿区、城厢区)
淄博市(沂源县、博山区、高青县、淄川区、临淄区、桓台县、周村区、张店区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)
鞍山市(立山区、台安县、岫岩满族自治县、海城市、铁东区、千山区、铁西区)
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塔城地区(托里县、额敏县、裕民县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市)
临沧市(永德县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、云县、临翔区)
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台州市(玉环市、黄岩区、三门县、温岭市、路桥区、天台县、仙居县、椒江区、临海市)
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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。
新闻结尾
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