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襄阳市(枣阳市、老河口市、保康县、樊城区、宜城市、南漳县、襄城区、谷城县、襄州区)

云浮市(云城区、郁南县、云安区、罗定市、新兴县)

西宁市(湟源县、城北区、湟中区、城中区、城西区、大通回族土族自治县、城东区)  湖州市(长兴县、吴兴区、南浔区、德清县、安吉县)

平顶山市(叶县、汝州市、湛河区、郏县、舞钢市、鲁山县、新华区、石龙区、宝丰县、卫东区)

东莞市

唐山市(滦南县、滦州市、玉田县、迁西县、遵化市、曹妃甸区、开平区、路南区、丰润区、路北区、丰南区、古冶区、乐亭县、迁安市)鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

吕梁市(临县、文水县、汾阳市、孝义市、方山县、岚县、离石区、石楼县、中阳县、兴县、交城县、柳林县、交口县)  安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、普定县)

安庆市(桐城市、宜秀区、岳西县、迎江区、宿松县、大观区、潜山市、太湖县、怀宁县、望江县)

和田地区(和田县、皮山县、策勒县、和田市、于田县、洛浦县、墨玉县、民丰县)

永州市(道县、冷水滩区、东安县、江永县、江华瑶族自治县、零陵区、双牌县、宁远县、新田县、蓝山县、祁阳市)

嘉峪关市

泰安市(岱岳区、宁阳县、泰山区、东平县、新泰市、肥城市)

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

徐州市(贾汪区、睢宁县、新沂市、铜山区、丰县、邳州市、鼓楼区、泉山区、云龙区、沛县)

龙岩市(连城县、长汀县、漳平市、武平县、上杭县、永定区、新罗区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)

抚州市(南丰县、广昌县、临川区、东乡区、崇仁县、宜黄县、金溪县、南城县、资溪县、黎川县、乐安县)

绥化市(海伦市、明水县、青冈县、兰西县、北林区、庆安县、安达市、肇东市、绥棱县、望奎县)

晋城市(沁水县、高平市、城区、泽州县、陵川县、阳城县)

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

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

黔东南苗族侗族自治州(榕江县、凯里市、黎平县、丹寨县、锦屏县、雷山县、施秉县、天柱县、黄平县、镇远县、台江县、岑巩县、麻江县、三穗县、剑河县、从江县)

文山壮族苗族自治州(文山市、砚山县、麻栗坡县、丘北县、富宁县、马关县、西畴县、广南县)

常德市(安乡县、鼎城区、澧县、汉寿县、石门县、津市市、临澧县、武陵区、桃源县)

保定市(涿州市、雄县、高阳县、安国市、莲池区、高碑店市、蠡县、满城区、定州市、容城县、易县、定兴县、涞水县、清苑区、曲阳县、顺平县、望都县、博野县、唐县、安新县、徐水区、涞源县、竞秀区、阜平县)

乌鲁木齐市(米东区、头屯河区、天山区、达坂城区、新市区、水磨沟区、乌鲁木齐县、沙依巴克区)

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孝感市(汉川市、孝昌县、云梦县、孝南区、应城市、安陆市、大悟县)

荆门市(东宝区、掇刀区、沙洋县、钟祥市、京山市)

喀什地区(喀什市、疏附县、岳普湖县、巴楚县、英吉沙县、泽普县、叶城县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、莎车县、伽师县)

衡水市(阜城县、饶阳县、武邑县、桃城区、冀州区、枣强县、安平县、深州市、武强县、景县、故城县)  临夏回族自治州(东乡族自治县、永靖县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、临夏县、和政县、临夏市)

兰州市(榆中县、七里河区、永登县、安宁区、红古区、西固区、皋兰县、城关区)

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保山市(施甸县、腾冲市、隆阳区、昌宁县、龙陵县)果洛藏族自治州(玛多县、久治县、达日县、玛沁县、班玛县、甘德县)

阿坝藏族羌族自治州(金川县、红原县、茂县、小金县、汶川县、九寨沟县、若尔盖县、马尔康市、阿坝县、松潘县、壤塘县、理县、黑水县)  荆州市(荆州区、洪湖市、松滋市、监利市、江陵县、沙市区、石首市、公安县)

防城港市(东兴市、港口区、防城区、上思县)

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枣庄市(台儿庄区、滕州市、市中区、薛城区、山亭区、峄城区)赤峰市(红山区、阿鲁科尔沁旗、宁城县、林西县、元宝山区、翁牛特旗、巴林左旗、巴林右旗、克什克腾旗、喀喇沁旗、松山区、敖汉旗)

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马鞍山市(雨山区、和县、花山区、博望区、含山县、当涂县)

　　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。