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成都市(新津区、都江堰市、温江区、郫都区、锦江区、成华区、青白江区、金堂县、邛崃市、彭州市、蒲江县、武侯区、青羊区、金牛区、崇州市、大邑县、简阳市、新都区、双流区、龙泉驿区)

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

广元市(昭化区、旺苍县、青川县、剑阁县、利州区、朝天区、苍溪县)

呼和浩特市(武川县、回民区、新城区、和林格尔县、土默特左旗、赛罕区、托克托县、玉泉区、清水河县)  绥化市(望奎县、海伦市、青冈县、安达市、兰西县、绥棱县、肇东市、明水县、北林区、庆安县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

巴中市(平昌县、巴州区、南江县、通江县、恩阳区)

焦作市(解放区、孟州市、修武县、马村区、中站区、博爱县、温县、沁阳市、山阳区、武陟县)

三亚市(吉阳区、海棠区、天涯区、崖州区)  西宁市(城东区、大通回族土族自治县、湟源县、湟中区、城西区、城中区、城北区)

林芝市(工布江达县、米林市、波密县、墨脱县、朗县、巴宜区、察隅县)

淮北市(濉溪县、烈山区、杜集区、相山区)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)

包头市(青山区、石拐区、白云鄂博矿区、九原区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、昆都仑区)

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

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

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

邯郸市(永年区、复兴区、馆陶县、武安市、大名县、鸡泽县、丛台区、磁县、涉县、曲周县、魏县、峰峰矿区、邱县、成安县、邯山区、临漳县、肥乡区、广平县)

南通市(启东市、海安市、通州区、海门区、如东县、崇川区、如皋市)

威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)

五指山市(万宁市、陵水黎族自治县、文昌市、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、昌江黎族自治县、临高县、琼海市、琼中黎族苗族自治县、定安县、东方市、白沙黎族自治县、澄迈县、乐东黎族自治县)

信阳市(新县、商城县、淮滨县、固始县、息县、罗山县、光山县、潢川县、平桥区、浉河区)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)

湛江市(廉江市、吴川市、坡头区、遂溪县、霞山区、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区)

茂名市(高州市、茂南区、化州市、信宜市、电白区)

濮阳市(台前县、南乐县、华龙区、濮阳县、范县、清丰县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

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长沙市(雨花区、长沙县、开福区、浏阳市、岳麓区、芙蓉区、天心区、望城区、宁乡市)

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

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

秦皇岛市(青龙满族自治县、海港区、卢龙县、抚宁区、昌黎县、北戴河区、山海关区)  上饶市(鄱阳县、万年县、玉山县、横峰县、婺源县、广信区、广丰区、信州区、铅山县、余干县、弋阳县、德兴市)

廊坊市(三河市、固安县、广阳区、大城县、香河县、永清县、文安县、大厂回族自治县、安次区、霸州市)

黄山市(黄山区、休宁县、徽州区、屯溪区、黟县、祁门县、歙县)

阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)襄阳市(保康县、襄州区、枣阳市、南漳县、宜城市、襄城区、谷城县、樊城区、老河口市)

黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)  景德镇市(昌江区、乐平市、浮梁县、珠山区)

汕头市(龙湖区、濠江区、潮南区、金平区、澄海区、南澳县、潮阳区)

庆阳市(环县、镇原县、华池县、庆城县、正宁县、合水县、西峰区、宁县)

忻州市(五寨县、繁峙县、岢岚县、代县、神池县、忻府区、宁武县、河曲县、定襄县、五台县、原平市、保德县、静乐县、偏关县)崇左市(江州区、龙州县、宁明县、大新县、凭祥市、扶绥县、天等县)

保山市(龙陵县、施甸县、腾冲市、昌宁县、隆阳区)

丹东市(振安区、东港市、宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、振兴区)

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酒泉市(肃州区、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市)

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泸州市(泸县、叙永县、龙马潭区、合江县、纳溪区、江阳区、古蔺县)

　　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。