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辽阳市(宏伟区、文圣区、白塔区、辽阳县、太子河区、灯塔市、弓长岭区)

龙岩市(永定区、上杭县、武平县、长汀县、漳平市、连城县、新罗区)

随州市(随县、广水市、曾都区)

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、让胡路区、林甸县、红岗区、龙凤区、萨尔图区、肇州县、肇源县)  南宁市(上林县、青秀区、良庆区、马山县、江南区、横州市、邕宁区、宾阳县、兴宁区、隆安县、武鸣区、西乡塘区)

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舟山市(定海区、岱山县、普陀区、嵊泗县)韶关市(乳源瑶族自治县、曲江区、乐昌市、仁化县、新丰县、翁源县、浈江区、南雄市、武江区、始兴县)

铁岭市(昌图县、银州区、西丰县、清河区、铁岭县、开原市、调兵山市)  娄底市(新化县、冷水江市、涟源市、双峰县、娄星区)

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

台州市(三门县、温岭市、黄岩区、临海市、椒江区、天台县、仙居县、路桥区、玉环市)

巴中市(巴州区、通江县、平昌县、恩阳区、南江县)

新疆维吾尔自治区

果洛藏族自治州(达日县、玛多县、甘德县、玛沁县、班玛县、久治县)

防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)

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

四平市(梨树县、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区)

乐山市(沙湾区、市中区、井研县、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、五通桥区、夹江县、犍为县、金口河区、沐川县、峨眉山市)

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

来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、象州县、武宣县、忻城县、兴宾区)

鹤岗市(南山区、兴山区、工农区、东山区、萝北县、向阳区、绥滨县、兴安区)

大连市(旅顺口区、西岗区、沙河口区、普兰店区、庄河市、长海县、金州区、中山区、瓦房店市、甘井子区)

宁夏回族自治区

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

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大同市(灵丘县、平城区、阳高县、天镇县、左云县、云冈区、浑源县、云州区、广灵县、新荣区)

泰州市(泰兴市、海陵区、靖江市、姜堰区、高港区、兴化市)

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迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)  日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)

株洲市(芦淞区、炎陵县、茶陵县、天元区、渌口区、醴陵市、攸县、荷塘区、石峰区)

安康市(岚皋县、平利县、汉滨区、紫阳县、宁陕县、镇坪县、石泉县、汉阴县、白河县、旬阳市)

长治市(沁县、武乡县、屯留区、襄垣县、壶关县、潞城区、沁源县、长子县、潞州区、平顺县、上党区、黎城县)宜春市(铜鼓县、上高县、樟树市、宜丰县、袁州区、靖安县、奉新县、高安市、丰城市、万载县)

乌兰察布市(商都县、察哈尔右翼中旗、丰镇市、集宁区、察哈尔右翼前旗、凉城县、四子王旗、察哈尔右翼后旗、兴和县、化德县、卓资县)  甘孜藏族自治州(道孚县、康定市、泸定县、甘孜县、巴塘县、九龙县、炉霍县、稻城县、丹巴县、雅江县、石渠县、白玉县、德格县、色达县、理塘县、乡城县、新龙县、得荣县)

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甘南藏族自治州(舟曲县、临潭县、合作市、迭部县、卓尼县、碌曲县、夏河县、玛曲县)

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赣州市(南康区、信丰县、崇义县、定南县、寻乌县、安远县、石城县、章贡区、赣县区、于都县、会昌县、全南县、兴国县、瑞金市、大余县、宁都县、龙南市、上犹县)

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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。