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宁夏回族自治区

忻州市(保德县、五台县、五寨县、偏关县、忻府区、定襄县、神池县、宁武县、岢岚县、静乐县、河曲县、代县、繁峙县、原平市)

临汾市(霍州市、大宁县、永和县、曲沃县、浮山县、侯马市、翼城县、安泽县、乡宁县、蒲县、洪洞县、尧都区、汾西县、古县、襄汾县、隰县、吉县)  南宁市(邕宁区、武鸣区、良庆区、江南区、青秀区、兴宁区、西乡塘区、宾阳县、马山县、隆安县、横州市、上林县)

三门峡市(灵宝市、义马市、陕州区、渑池县、卢氏县、湖滨区)

咸宁市(赤壁市、崇阳县、咸安区、通城县、通山县、嘉鱼县)

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

贺州市(昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区)  大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

杭州市(上城区、萧山区、淳安县、西湖区、临平区、滨江区、建德市、钱塘区、余杭区、拱墅区、临安区、桐庐县、富阳区)

铜陵市(铜官区、枞阳县、郊区、义安区)

丽水市(松阳县、云和县、青田县、景宁畲族自治县、庆元县、遂昌县、缙云县、莲都区、龙泉市)

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

辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)

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

开封市(兰考县、祥符区、龙亭区、通许县、尉氏县、鼓楼区、顺河回族区、禹王台区、杞县)

通化市(通化县、二道江区、辉南县、柳河县、集安市、东昌区、梅河口市)

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

赤峰市(林西县、松山区、红山区、宁城县、敖汉旗、元宝山区、克什克腾旗、巴林左旗、喀喇沁旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

伊春市(嘉荫县、大箐山县、南岔县、丰林县、铁力市、友好区、乌翠区、伊美区、汤旺县、金林区)

铁岭市(西丰县、铁岭县、调兵山市、开原市、银州区、昌图县、清河区)

蚌埠市(淮上区、五河县、蚌山区、龙子湖区、怀远县、禹会区、固镇县)

洛阳市(宜阳县、老城区、涧西区、栾川县、偃师区、洛龙区、孟津区、嵩县、瀍河回族区、汝阳县、新安县、伊川县、西工区、洛宁县)

南昌市(东湖区、红谷滩区、青山湖区、西湖区、新建区、进贤县、青云谱区、南昌县、安义县)

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

三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)

平凉市(华亭市、庄浪县、崆峒区、静宁县、崇信县、灵台县、泾川县)

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宣城市(旌德县、郎溪县、广德市、绩溪县、宣州区、宁国市、泾县)

萍乡市(莲花县、安源区、芦溪县、上栗县、湘东区)

陇南市(徽县、西和县、两当县、宕昌县、康县、成县、礼县、武都区、文县)

汕头市(濠江区、潮南区、澄海区、金平区、南澳县、潮阳区、龙湖区)  巴中市(南江县、巴州区、通江县、平昌县、恩阳区)

攀枝花市(米易县、东区、仁和区、盐边县、西区)

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

西安市(新城区、碑林区、未央区、阎良区、临潼区、蓝田县、周至县、莲湖区、高陵区、灞桥区、长安区、鄠邑区、雁塔区)汕尾市(海丰县、陆河县、陆丰市、城区)

郑州市(上街区、中牟县、管城回族区、中原区、巩义市、荥阳市、惠济区、金水区、新密市、新郑市、二七区、登封市)  焦作市(中站区、马村区、温县、修武县、博爱县、解放区、孟州市、山阳区、沁阳市、武陟县)

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

白山市(江源区、抚松县、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、临江市)

黔南布依族苗族自治州(长顺县、三都水族自治县、贵定县、荔波县、都匀市、独山县、平塘县、罗甸县、龙里县、瓮安县、惠水县、福泉市)文山壮族苗族自治州(文山市、麻栗坡县、富宁县、西畴县、丘北县、广南县、砚山县、马关县)

泰州市(泰兴市、靖江市、高港区、海陵区、兴化市、姜堰区)

威海市(环翠区、文登区、荣成市、乳山市)

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

鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克前旗、乌审旗、达拉特旗、准格尔旗、康巴什区、鄂托克旗、伊金霍洛旗、东胜区)

龙岩市(漳平市、长汀县、上杭县、连城县、武平县、新罗区、永定区)

重庆市(巴南区、黔江区、大足区、石柱土家族自治县、梁平区、长寿区、涪陵区、城口县、开州区、垫江县、合川区、忠县、璧山区、南川区、云阳县、丰都县、奉节县、荣昌区、武隆区、九龙坡区、秀山土家族苗族自治县、潼南区、北碚区、渝中区、江津区、万州区、巫溪县、綦江区、沙坪坝区、酉阳土家族苗族自治县、巫山县、铜梁区、永川区、江北区、大渡口区、南岸区、渝北区、彭水苗族土家族自治县)

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

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

崇左市(龙州县、江州区、宁明县、凭祥市、天等县、扶绥县、大新县)

昭通市(镇雄县、昭阳区、彝良县、巧家县、水富市、大关县、鲁甸县、盐津县、绥江县、威信县、永善县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

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

张家口市(赤城县、桥东区、万全区、尚义县、阳原县、康保县、崇礼区、宣化区、怀来县、桥西区、涿鹿县、蔚县、怀安县、沽源县、张北县、下花园区)

自贡市(富顺县、大安区、自流井区、荣县、贡井区、沿滩区)

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

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

　　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。