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南平市(顺昌县、光泽县、建瓯市、武夷山市、邵武市、延平区、浦城县、建阳区、政和县、松溪县)

汕头市(潮南区、南澳县、龙湖区、金平区、澄海区、濠江区、潮阳区)

临夏回族自治州(临夏市、康乐县、临夏县、永靖县、和政县、广河县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

崇左市(江州区、凭祥市、宁明县、天等县、龙州县、大新县、扶绥县)  铜仁市(思南县、万山区、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、石阡县、德江县、江口县、碧江区、印江土家族苗族自治县)

伊犁哈萨克自治州(新源县、特克斯县、尼勒克县、昭苏县、巩留县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、霍城县、伊宁市、霍尔果斯市)

松原市(宁江区、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县)

塔城地区(额敏县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、托里县、沙湾市、塔城市)随州市(曾都区、随县、广水市)

晋城市(泽州县、城区、高平市、阳城县、陵川县、沁水县)  五指山市(文昌市、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、澄迈县、万宁市、临高县、乐东黎族自治县、东方市、陵水黎族自治县、昌江黎族自治县、琼海市、屯昌县、定安县、保亭黎族苗族自治县)

荆门市(沙洋县、钟祥市、京山市、掇刀区、东宝区)

咸阳市(兴平市、淳化县、长武县、泾阳县、渭城区、秦都区、礼泉县、杨陵区、彬州市、旬邑县、乾县、三原县、武功县、永寿县)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

淄博市(桓台县、高青县、张店区、临淄区、博山区、周村区、淄川区、沂源县)

南通市(如东县、崇川区、启东市、如皋市、海安市、通州区、海门区)

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

运城市(永济市、万荣县、新绛县、盐湖区、芮城县、垣曲县、稷山县、夏县、河津市、平陆县、临猗县、闻喜县、绛县)

日喀则市(吉隆县、江孜县、昂仁县、谢通门县、萨嘎县、聂拉木县、仁布县、康马县、桑珠孜区、仲巴县、岗巴县、拉孜县、定结县、亚东县、萨迦县、白朗县、定日县、南木林县)

新乡市(卫滨区、延津县、红旗区、凤泉区、获嘉县、卫辉市、长垣市、新乡县、封丘县、牧野区、辉县市、原阳县)

宁夏回族自治区

林芝市(墨脱县、波密县、米林市、察隅县、朗县、巴宜区、工布江达县)

合肥市(肥西县、包河区、巢湖市、庐阳区、肥东县、长丰县、瑶海区、蜀山区、庐江县)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)

西宁市(湟中区、大通回族土族自治县、城中区、城西区、城东区、城北区、湟源县)

海东市(民和回族土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县、同仁市)

淮安市(淮安区、涟水县、洪泽区、盱眙县、清江浦区、淮阴区、金湖县)

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哈尔滨市(延寿县、双城区、巴彦县、平房区、通河县、呼兰区、南岗区、阿城区、木兰县、松北区、宾县、五常市、香坊区、道外区、尚志市、道里区、方正县、依兰县)

三门峡市(湖滨区、陕州区、义马市、卢氏县、渑池县、灵宝市)

湖州市(长兴县、南浔区、德清县、安吉县、吴兴区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)  郴州市(宜章县、临武县、资兴市、永兴县、桂东县、安仁县、嘉禾县、苏仙区、北湖区、汝城县、桂阳县)

阿克苏地区(库车市、新和县、沙雅县、柯坪县、阿克苏市、阿瓦提县、温宿县、拜城县、乌什县)

榆林市(榆阳区、佳县、绥德县、府谷县、米脂县、吴堡县、横山区、清涧县、神木市、靖边县、子洲县、定边县)

泰安市(岱岳区、新泰市、宁阳县、肥城市、东平县、泰山区)泰州市(姜堰区、海陵区、泰兴市、兴化市、高港区、靖江市)

郑州市(上街区、二七区、新密市、巩义市、惠济区、登封市、新郑市、荥阳市、金水区、中原区、中牟县、管城回族区)  赣州市(安远县、全南县、上犹县、赣县区、瑞金市、会昌县、信丰县、兴国县、寻乌县、龙南市、定南县、章贡区、南康区、宁都县、于都县、崇义县、石城县、大余县)

南充市(营山县、顺庆区、阆中市、高坪区、嘉陵区、西充县、蓬安县、南部县、仪陇县)

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

那曲市(申扎县、双湖县、巴青县、索县、尼玛县、嘉黎县、比如县、安多县、聂荣县、班戈县、色尼区)嘉峪关市

四平市(梨树县、铁东区、伊通满族自治县、铁西区、双辽市)

新疆维吾尔自治区

宁波市(镇海区、鄞州区、江北区、奉化区、象山县、余姚市、宁海县、慈溪市、北仑区、海曙区)

益阳市(资阳区、南县、桃江县、赫山区、安化县、沅江市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)

太原市(娄烦县、阳曲县、万柏林区、古交市、晋源区、小店区、迎泽区、杏花岭区、清徐县、尖草坪区)

泸州市(江阳区、叙永县、纳溪区、泸县、古蔺县、合江县、龙马潭区)

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

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、甘德县、久治县、班玛县、玛多县)

南宁市(宾阳县、兴宁区、上林县、江南区、隆安县、青秀区、武鸣区、西乡塘区、马山县、横州市、良庆区、邕宁区)

巴中市(恩阳区、通江县、南江县、平昌县、巴州区)

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

朔州市(平鲁区、右玉县、朔城区、怀仁市、应县、山阴县)

菏泽市(巨野县、郓城县、牡丹区、曹县、单县、东明县、定陶区、鄄城县、成武县)

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

广安市(武胜县、岳池县、邻水县、华蓥市、广安区、前锋区)

　　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。