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福州市(闽侯县、永泰县、福清市、闽清县、罗源县、台江区、长乐区、连江县、仓山区、晋安区、马尾区、鼓楼区、平潭县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
呼伦贝尔市(满洲里市、新巴尔虎左旗、根河市、海拉尔区、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、牙克石市、额尔古纳市、扎兰屯市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗)
绵阳市(安州区、平武县、游仙区、涪城区、三台县、盐亭县、梓潼县、北川羌族自治县、江油市)
大庆市(大同区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、龙凤区、让胡路区、肇州县、林甸县、肇源县)
酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、金塔县、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、敦煌市)
随州市(随县、曾都区、广水市)
定西市(临洮县、漳县、陇西县、通渭县、安定区、渭源县、岷县)
汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)
长春市(宽城区、公主岭市、朝阳区、榆树市、双阳区、二道区、农安县、九台区、绿园区、南关区、德惠市)
吉安市(井冈山市、新干县、吉安县、遂川县、永新县、吉州区、青原区、吉水县、永丰县、万安县、峡江县、泰和县、安福县)
邢台市(威县、隆尧县、任泽区、巨鹿县、临西县、内丘县、襄都区、平乡县、清河县、柏乡县、沙河市、新河县、信都区、临城县、宁晋县、南和区、南宫市、广宗县)
凉山彝族自治州(西昌市、喜德县、雷波县、会东县、越西县、普格县、冕宁县、盐源县、会理市、金阳县、昭觉县、布拖县、德昌县、木里藏族自治县、甘洛县、宁南县、美姑县)
伊春市(汤旺县、友好区、南岔县、伊美区、铁力市、丰林县、嘉荫县、金林区、大箐山县、乌翠区)
塔城地区(额敏县、裕民县、乌苏市、塔城市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市)
邵阳市(北塔区、城步苗族自治县、新邵县、大祥区、双清区、绥宁县、邵阳县、隆回县、武冈市、邵东市、新宁县、洞口县)
安阳市(安阳县、林州市、文峰区、滑县、内黄县、北关区、汤阴县、殷都区、龙安区)
文山壮族苗族自治州(西畴县、广南县、丘北县、砚山县、富宁县、文山市、马关县、麻栗坡县)
温州市(龙湾区、瑞安市、龙港市、洞头区、泰顺县、文成县、瓯海区、鹿城区、永嘉县、平阳县、苍南县、乐清市)
果洛藏族自治州(久治县、班玛县、玛多县、甘德县、达日县、玛沁县)
巴中市(平昌县、南江县、巴州区、恩阳区、通江县)
金华市(永康市、婺城区、金东区、浦江县、磐安县、东阳市、武义县、兰溪市、义乌市)
益阳市(沅江市、赫山区、桃江县、资阳区、安化县、南县)
海南藏族自治州(共和县、同德县、贵南县、贵德县、兴海县)
晋城市(沁水县、泽州县、阳城县、高平市、陵川县、城区)
龙岩市(漳平市、新罗区、上杭县、武平县、永定区、连城县、长汀县)
六盘水市(盘州市、六枝特区、水城区、钟山区)
淮安市(洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、清江浦区、淮安区、淮阴区)
德州市(禹城市、庆云县、临邑县、宁津县、武城县、夏津县、陵城区、平原县、齐河县、乐陵市、德城区)
盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)
娄底市(涟源市、新化县、娄星区、冷水江市、双峰县)
梅州市(梅江区、大埔县、五华县、兴宁市、丰顺县、蕉岭县、平远县、梅县区)
南充市(高坪区、阆中市、蓬安县、南部县、仪陇县、顺庆区、嘉陵区、营山县、西充县)
曲靖市(沾益区、师宗县、富源县、麒麟区、会泽县、宣威市、罗平县、马龙区、陆良县)
开封市(禹王台区、龙亭区、杞县、祥符区、鼓楼区、兰考县、尉氏县、顺河回族区、通许县)
舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)
西宁市(湟源县、湟中区、大通回族土族自治县、城东区、城北区、城西区、城中区)
南昌市(青山湖区、南昌县、红谷滩区、进贤县、西湖区、青云谱区、东湖区、安义县、新建区)
甘孜藏族自治州(炉霍县、新龙县、乡城县、康定市、得荣县、道孚县、九龙县、石渠县、泸定县、德格县、雅江县、白玉县、巴塘县、理塘县、丹巴县、色达县、甘孜县、稻城县)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
上饶市(德兴市、弋阳县、玉山县、婺源县、鄱阳县、铅山县、横峰县、万年县、余干县、信州区、广丰区、广信区)
内蒙古自治区
池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)
宁德市(屏南县、寿宁县、蕉城区、周宁县、福鼎市、福安市、古田县、柘荣县、霞浦县)
九江市(彭泽县、濂溪区、修水县、德安县、永修县、都昌县、湖口县、柴桑区、浔阳区、瑞昌市、共青城市、庐山市、武宁县)
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、红原县、若尔盖县、九寨沟县、茂县、理县、金川县、汶川县、小金县、阿坝县、黑水县、松潘县、马尔康市)
德阳市(罗江区、旌阳区、中江县、绵竹市、广汉市、什邡市)
临夏回族自治州(永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏县、广河县、和政县、临夏市、康乐县)
许昌市(长葛市、襄城县、建安区、禹州市、魏都区、鄢陵县)
遵义市(红花岗区、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、汇川区、凤冈县、赤水市、桐梓县、习水县、播州区、湄潭县、仁怀市、正安县、务川仡佬族苗族自治县)
雅安市(石棉县、名山区、荥经县、宝兴县、汉源县、天全县、雨城区、芦山县)
玉林市(陆川县、福绵区、玉州区、博白县、兴业县、容县、北流市)
阜阳市(颍上县、颍东区、颍泉区、界首市、颍州区、阜南县、临泉县、太和县)
潍坊市(寒亭区、坊子区、青州市、昌邑市、临朐县、寿光市、诸城市、高密市、安丘市、昌乐县、奎文区、潍城区)
宣城市(郎溪县、泾县、广德市、宁国市、绩溪县、旌德县、宣州区)
淮南市(潘集区、田家庵区、大通区、谢家集区、八公山区、寿县、凤台县)
银川市(西夏区、贺兰县、金凤区、灵武市、兴庆区、永宁县)
重庆市(大足区、渝北区、丰都县、石柱土家族自治县、渝中区、秀山土家族苗族自治县、永川区、沙坪坝区、梁平区、酉阳土家族苗族自治县、巫山县、北碚区、奉节县、合川区、云阳县、开州区、潼南区、江津区、长寿区、大渡口区、涪陵区、九龙坡区、万州区、黔江区、南岸区、铜梁区、忠县、江北区、巴南区、城口县、荣昌区、彭水苗族土家族自治县、垫江县、南川区、巫溪县、綦江区、武隆区、璧山区)
崇左市(扶绥县、江州区、龙州县、天等县、大新县、凭祥市、宁明县)
江门市(蓬江区、恩平市、江海区、新会区、鹤山市、台山市、开平市)
普洱市(西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县)
绍兴市(柯桥区、嵊州市、新昌县、诸暨市、越城区、上虞区)
五指山市(昌江黎族自治县、澄迈县、万宁市、乐东黎族自治县、定安县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、东方市、琼海市、临高县、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县)
眉山市(仁寿县、青神县、丹棱县、东坡区、洪雅县、彭山区)
新余市(分宜县、渝水区)
厦门市(翔安区、海沧区、湖里区、同安区、思明区、集美区)
大同市(天镇县、新荣区、浑源县、云州区、云冈区、广灵县、左云县、阳高县、平城区、灵丘县)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)
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贺州市(昭平县、八步区、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县)
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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。
新闻结尾
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