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泰安市(新泰市、东平县、岱岳区、肥城市、泰山区、宁阳县)

新疆维吾尔自治区

鸡西市(梨树区、鸡冠区、鸡东县、虎林市、麻山区、城子河区、滴道区、恒山区、密山市)

六盘水市(六枝特区、钟山区、水城区、盘州市)  柳州市(柳江区、柳北区、鱼峰区、柳城县、融安县、鹿寨县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、柳南区)

海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)

西藏自治区

苏州市(虎丘区、吴中区、昆山市、太仓市、相城区、姑苏区、吴江区、常熟市、张家港市)

威海市(环翠区、文登区、乳山市、荣成市)  德州市(陵城区、平原县、禹城市、齐河县、乐陵市、夏津县、临邑县、庆云县、德城区、武城县、宁津县)

玉林市(博白县、北流市、陆川县、容县、福绵区、玉州区、兴业县)

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

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

青岛市(市北区、平度市、黄岛区、城阳区、李沧区、莱西市、市南区、胶州市、崂山区、即墨区)

乌兰察布市(商都县、集宁区、凉城县、四子王旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、卓资县、察哈尔右翼前旗、兴和县、丰镇市、化德县)

遂宁市(船山区、大英县、蓬溪县、安居区、射洪市)

攀枝花市(盐边县、西区、东区、米易县、仁和区)

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

贵港市(平南县、桂平市、港南区、港北区、覃塘区)

宜昌市(点军区、西陵区、宜都市、夷陵区、秭归县、枝江市、当阳市、伍家岗区、兴山县、长阳土家族自治县、远安县、猇亭区、五峰土家族自治县)

吉林市(舒兰市、磐石市、丰满区、永吉县、龙潭区、桦甸市、昌邑区、蛟河市、船营区)

惠州市(博罗县、惠阳区、龙门县、惠东县、惠城区)

阳泉市(矿区、郊区、盂县、平定县、城区)

宁夏回族自治区

济南市(长清区、平阴县、市中区、莱芜区、历城区、历下区、天桥区、槐荫区、钢城区、商河县、章丘区、济阳区)

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

三明市(将乐县、清流县、尤溪县、建宁县、三元区、沙县区、永安市、明溪县、泰宁县、宁化县、大田县)

十堰市(房县、郧西县、丹江口市、竹山县、郧阳区、竹溪县、茅箭区、张湾区)

晋城市(沁水县、城区、泽州县、阳城县、高平市、陵川县)

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通化市(辉南县、通化县、梅河口市、集安市、二道江区、东昌区、柳河县)

营口市(大石桥市、鲅鱼圈区、站前区、西市区、盖州市、老边区)

延边朝鲜族自治州(延吉市、珲春市、和龙市、龙井市、汪清县、敦化市、安图县、图们市)

梧州市(苍梧县、万秀区、龙圩区、岑溪市、蒙山县、藤县、长洲区)  乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

石河子市(白杨市、胡杨河市、阿拉尔市、双河市、五家渠市、可克达拉市、新星市、图木舒克市、铁门关市、北屯市、昆玉市)

宝鸡市(金台区、凤县、岐山县、陈仓区、凤翔区、麟游县、千阳县、陇县、眉县、渭滨区、扶风县、太白县)

孝感市(安陆市、孝南区、应城市、云梦县、孝昌县、汉川市、大悟县)丹东市(振兴区、东港市、凤城市、元宝区、振安区、宽甸满族自治县)

龙岩市(永定区、长汀县、武平县、漳平市、新罗区、连城县、上杭县)  日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)

曲靖市(陆良县、师宗县、宣威市、麒麟区、富源县、罗平县、沾益区、会泽县、马龙区)

通辽市(开鲁县、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、库伦旗、奈曼旗、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼中旗)

百色市(右江区、凌云县、那坡县、德保县、隆林各族自治县、田东县、靖西市、田阳区、乐业县、田林县、平果市、西林县)长治市(平顺县、上党区、沁源县、潞州区、屯留区、武乡县、壶关县、黎城县、潞城区、襄垣县、长子县、沁县)

金昌市(金川区、永昌县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、望谟县、册亨县、晴隆县、普安县、兴仁市、兴义市、贞丰县)

汕头市(潮阳区、金平区、澄海区、龙湖区、濠江区、潮南区、南澳县)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县)

渭南市(华阴市、蒲城县、临渭区、富平县、韩城市、华州区、白水县、合阳县、潼关县、大荔县、澄城县)

贵阳市(南明区、修文县、白云区、花溪区、开阳县、观山湖区、乌当区、息烽县、清镇市、云岩区)

莆田市(涵江区、秀屿区、荔城区、仙游县、城厢区)

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

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

辽阳市(太子河区、文圣区、灯塔市、宏伟区、辽阳县、白塔区、弓长岭区)

辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)

抚顺市(望花区、抚顺县、顺城区、新抚区、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区)

连云港市(赣榆区、灌云县、灌南县、东海县、海州区、连云区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

上饶市(德兴市、广信区、婺源县、弋阳县、信州区、万年县、鄱阳县、余干县、广丰区、铅山县、玉山县、横峰县)

　　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。