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厦门市(翔安区、思明区、湖里区、集美区、同安区、海沧区)

惠州市(龙门县、惠东县、博罗县、惠城区、惠阳区)

营口市(西市区、老边区、盖州市、站前区、大石桥市、鲅鱼圈区)

长春市(二道区、绿园区、朝阳区、九台区、德惠市、双阳区、南关区、农安县、宽城区、公主岭市、榆树市)  秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、青龙满族自治县、海港区、北戴河区、山海关区、抚宁区)

宣城市(绩溪县、广德市、宣州区、旌德县、郎溪县、宁国市、泾县)

铁岭市(调兵山市、西丰县、昌图县、开原市、清河区、铁岭县、银州区)

吉安市(永新县、安福县、峡江县、新干县、泰和县、吉安县、永丰县、吉州区、青原区、万安县、遂川县、井冈山市、吉水县)

五指山市(定安县、屯昌县、东方市、昌江黎族自治县、临高县、文昌市、白沙黎族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、万宁市)  济南市(莱芜区、历城区、济阳区、平阴县、长清区、章丘区、钢城区、市中区、商河县、槐荫区、历下区、天桥区)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县)

白城市(大安市、洮北区、洮南市、通榆县、镇赉县)

毕节市(黔西市、大方县、织金县、赫章县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、金沙县)

岳阳市(临湘市、云溪区、岳阳县、平江县、汨罗市、岳阳楼区、湘阴县、君山区、华容县)

宜春市(上高县、奉新县、铜鼓县、宜丰县、丰城市、靖安县、袁州区、樟树市、万载县、高安市)

临沂市(河东区、沂南县、沂水县、兰陵县、莒南县、兰山区、蒙阴县、临沭县、罗庄区、费县、平邑县、郯城县)

雅安市(汉源县、宝兴县、天全县、芦山县、雨城区、石棉县、荥经县、名山区)

宿州市(砀山县、灵璧县、埇桥区、泗县、萧县)

绵阳市(梓潼县、安州区、江油市、平武县、北川羌族自治县、三台县、涪城区、盐亭县、游仙区)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

玉溪市(峨山彝族自治县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、红塔区、通海县、新平彝族傣族自治县、江川区、澄江市)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

梅州市(兴宁市、丰顺县、平远县、蕉岭县、梅县区、五华县、梅江区、大埔县)

贺州市(富川瑶族自治县、钟山县、平桂区、昭平县、八步区)

张家界市(永定区、武陵源区、慈利县、桑植县)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

双鸭山市(岭东区、尖山区、宝山区、饶河县、集贤县、友谊县、宝清县、四方台区)

宜宾市(长宁县、叙州区、翠屏区、南溪区、兴文县、筠连县、高县、屏山县、江安县、珙县)

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和田地区(和田市、和田县、洛浦县、皮山县、策勒县、墨玉县、于田县、民丰县)

锡林郭勒盟(正镶白旗、苏尼特左旗、正蓝旗、镶黄旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、苏尼特右旗、锡林浩特市)

铜陵市(枞阳县、铜官区、郊区、义安区)

遂宁市(射洪市、蓬溪县、大英县、安居区、船山区)  衡阳市(衡东县、南岳区、雁峰区、衡南县、衡山县、常宁市、祁东县、珠晖区、衡阳县、耒阳市、石鼓区、蒸湘区)

漯河市(临颍县、郾城区、源汇区、召陵区、舞阳县)

潍坊市(奎文区、高密市、潍城区、昌邑市、临朐县、昌乐县、坊子区、青州市、安丘市、诸城市、寒亭区、寿光市)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、精河县、温泉县)深圳市(龙华区、宝安区、光明区、福田区、盐田区、罗湖区、坪山区、南山区、龙岗区)

定西市(漳县、陇西县、岷县、安定区、渭源县、通渭县、临洮县)  金昌市(金川区、永昌县)

娄底市(涟源市、娄星区、双峰县、冷水江市、新化县)

大庆市(大同区、肇州县、让胡路区、肇源县、林甸县、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、萨尔图区)

通辽市(科尔沁区、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、库伦旗、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、扎鲁特旗)南宁市(隆安县、武鸣区、邕宁区、兴宁区、江南区、青秀区、马山县、良庆区、西乡塘区、宾阳县、上林县、横州市)

葫芦岛市(建昌县、南票区、连山区、兴城市、龙港区、绥中县)

南通市(如皋市、海门区、启东市、崇川区、通州区、如东县、海安市)

海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)

长治市(襄垣县、潞州区、武乡县、沁源县、壶关县、长子县、上党区、沁县、平顺县、潞城区、屯留区、黎城县)

济源市

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

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

阿勒泰地区(布尔津县、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县、阿勒泰市、福海县、青河县)

七台河市(勃利县、新兴区、桃山区、茄子河区)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、尉犁县、且末县、博湖县、库尔勒市、和静县、若羌县、和硕县、轮台县)

马鞍山市(和县、雨山区、含山县、当涂县、花山区、博望区)

池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)

德州市(临邑县、陵城区、德城区、夏津县、武城县、乐陵市、宁津县、齐河县、禹城市、平原县、庆云县)

邢台市(南和区、隆尧县、南宫市、内丘县、清河县、宁晋县、新河县、沙河市、广宗县、信都区、威县、襄都区、临西县、平乡县、临城县、柏乡县、任泽区、巨鹿县)

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)

宁德市(周宁县、福安市、寿宁县、霞浦县、福鼎市、屏南县、古田县、蕉城区、柘荣县)

　　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。