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郑州市(二七区、惠济区、上街区、金水区、管城回族区、中牟县、登封市、中原区、荥阳市、巩义市、新密市、新郑市)

攀枝花市(盐边县、仁和区、东区、西区、米易县)

大庆市(肇州县、肇源县、萨尔图区、红岗区、让胡路区、大同区、龙凤区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县)  白山市(抚松县、临江市、江源区、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县)

海口市(秀英区、龙华区、美兰区、琼山区)

镇江市(京口区、丹阳市、润州区、丹徒区、扬中市、句容市)

大理白族自治州(云龙县、鹤庆县、永平县、宾川县、大理市、巍山彝族回族自治县、剑川县、弥渡县、洱源县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、祥云县)商丘市(夏邑县、梁园区、宁陵县、睢县、永城市、睢阳区、民权县、虞城县、柘城县)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)  昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、阜康市、吉木萨尔县、奇台县、昌吉市、玛纳斯县、呼图壁县)

丽江市(永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县)

贵港市(桂平市、平南县、覃塘区、港南区、港北区)

柳州市(融安县、鹿寨县、柳城县、柳江区、柳北区、融水苗族自治县、柳南区、鱼峰区、城中区、三江侗族自治县)

天津市(静海区、南开区、滨海新区、红桥区、河东区、北辰区、东丽区、河北区、河西区、津南区、西青区、蓟州区、武清区、和平区、宁河区、宝坻区)

肇庆市(端州区、封开县、四会市、广宁县、鼎湖区、怀集县、高要区、德庆县)

阳江市(阳春市、江城区、阳东区、阳西县)

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

昌都市(卡若区、八宿县、察雅县、洛隆县、边坝县、江达县、左贡县、贡觉县、丁青县、类乌齐县、芒康县)

嘉兴市(桐乡市、南湖区、秀洲区、嘉善县、海盐县、海宁市、平湖市)

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

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

温州市(鹿城区、龙湾区、泰顺县、永嘉县、龙港市、苍南县、洞头区、乐清市、平阳县、文成县、瓯海区、瑞安市)

辽源市(东丰县、东辽县、龙山区、西安区)

果洛藏族自治州(久治县、玛多县、玛沁县、甘德县、班玛县、达日县)

定西市(漳县、临洮县、通渭县、安定区、岷县、渭源县、陇西县)

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

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

平凉市(静宁县、崇信县、崆峒区、华亭市、灵台县、泾川县、庄浪县)

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

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沈阳市(苏家屯区、沈北新区、康平县、浑南区、于洪区、和平区、沈河区、铁西区、大东区、辽中区、法库县、皇姑区、新民市)

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

六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)

和田地区(策勒县、洛浦县、和田市、墨玉县、皮山县、民丰县、和田县、于田县)  三亚市(天涯区、海棠区、崖州区、吉阳区)

朔州市(朔城区、平鲁区、右玉县、应县、山阴县、怀仁市)

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承德市(承德县、平泉市、双滦区、宽城满族自治县、双桥区、隆化县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、滦平县)自贡市(贡井区、自流井区、富顺县、沿滩区、大安区、荣县)

宁波市(北仑区、慈溪市、宁海县、镇海区、江北区、鄞州区、余姚市、象山县、海曙区、奉化区)  韶关市(浈江区、武江区、乳源瑶族自治县、南雄市、仁化县、翁源县、曲江区、乐昌市、新丰县、始兴县)

广西壮族自治区

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

昆明市(呈贡区、盘龙区、石林彝族自治县、嵩明县、东川区、安宁市、寻甸回族彝族自治县、西山区、五华区、官渡区、富民县、晋宁区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县)忻州市(五台县、宁武县、代县、忻府区、神池县、岢岚县、原平市、保德县、河曲县、繁峙县、五寨县、偏关县、定襄县、静乐县)

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

娄底市(双峰县、新化县、涟源市、冷水江市、娄星区)

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铁岭市(西丰县、银州区、昌图县、铁岭县、调兵山市、开原市、清河区)

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阿坝藏族羌族自治州(黑水县、金川县、壤塘县、小金县、理县、若尔盖县、马尔康市、松潘县、汶川县、茂县、九寨沟县、红原县、阿坝县)

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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。