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盐城市(东台市、阜宁县、建湖县、盐都区、射阳县、大丰区、响水县、亭湖区、滨海县)
呼伦贝尔市(牙克石市、扎兰屯市、根河市、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、海拉尔区、满洲里市、阿荣旗)
山南市(曲松县、琼结县、桑日县、隆子县、错那市、扎囊县、措美县、贡嘎县、加查县、浪卡子县、乃东区、洛扎县)
忻州市(五寨县、偏关县、神池县、代县、忻府区、河曲县、原平市、静乐县、保德县、五台县、繁峙县、定襄县、岢岚县、宁武县)
安庆市(宿松县、迎江区、岳西县、怀宁县、太湖县、桐城市、大观区、宜秀区、望江县、潜山市)
吕梁市(兴县、孝义市、方山县、岚县、交城县、离石区、石楼县、临县、汾阳市、文水县、中阳县、交口县、柳林县)
儋州市
嘉峪关市
云浮市(罗定市、新兴县、云城区、云安区、郁南县)
德阳市(罗江区、广汉市、什邡市、绵竹市、旌阳区、中江县)
武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
防城港市(东兴市、防城区、上思县、港口区)
泰安市(宁阳县、泰山区、东平县、岱岳区、肥城市、新泰市)
安顺市(普定县、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)
江门市(开平市、恩平市、鹤山市、新会区、江海区、台山市、蓬江区)
景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)
营口市(盖州市、站前区、大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、老边区)
本溪市(平山区、明山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区)
枣庄市(峄城区、山亭区、台儿庄区、滕州市、市中区、薛城区)
阿克苏地区(阿瓦提县、沙雅县、温宿县、柯坪县、拜城县、新和县、阿克苏市、库车市、乌什县)
湛江市(坡头区、麻章区、遂溪县、雷州市、赤坎区、吴川市、徐闻县、霞山区、廉江市)
滁州市(定远县、全椒县、来安县、南谯区、凤阳县、天长市、琅琊区、明光市)
日喀则市(亚东县、萨迦县、江孜县、仲巴县、白朗县、聂拉木县、定结县、岗巴县、拉孜县、吉隆县、南木林县、萨嘎县、定日县、谢通门县、仁布县、昂仁县、桑珠孜区、康马县)
长春市(绿园区、南关区、宽城区、德惠市、九台区、二道区、榆树市、农安县、朝阳区、双阳区、公主岭市)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
那曲市(比如县、嘉黎县、双湖县、班戈县、色尼区、聂荣县、巴青县、申扎县、尼玛县、安多县、索县)
阿里地区(普兰县、噶尔县、札达县、日土县、改则县、措勤县、革吉县)
萍乡市(安源区、莲花县、上栗县、芦溪县、湘东区)
黑河市(五大连池市、逊克县、北安市、爱辉区、孙吴县、嫩江市)
茂名市(化州市、茂南区、电白区、信宜市、高州市)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、凤凰县、永顺县、保靖县、龙山县、古丈县、吉首市、泸溪县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)
克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区)
金昌市(金川区、永昌县)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、达拉特旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、东胜区、准格尔旗、乌审旗、杭锦旗、康巴什区)
海东市(化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区)
巴彦淖尔市(五原县、乌拉特前旗、乌拉特中旗、磴口县、杭锦后旗、临河区、乌拉特后旗)
延边朝鲜族自治州(敦化市、图们市、龙井市、和龙市、珲春市、延吉市、汪清县、安图县)
大连市(甘井子区、金州区、旅顺口区、沙河口区、普兰店区、庄河市、西岗区、瓦房店市、长海县、中山区)
河池市(巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、宜州区、东兰县、天峨县、罗城仫佬族自治县、南丹县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、凤山县)
重庆市(酉阳土家族苗族自治县、綦江区、涪陵区、江津区、梁平区、大渡口区、忠县、潼南区、渝北区、丰都县、永川区、沙坪坝区、铜梁区、石柱土家族自治县、南岸区、合川区、荣昌区、开州区、武隆区、万州区、璧山区、巫山县、巴南区、彭水苗族土家族自治县、江北区、北碚区、黔江区、垫江县、渝中区、大足区、长寿区、九龙坡区、云阳县、南川区、秀山土家族苗族自治县、奉节县、城口县、巫溪县)
永州市(新田县、祁阳市、东安县、冷水滩区、双牌县、零陵区、江永县、蓝山县、江华瑶族自治县、宁远县、道县)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、茫崖市、德令哈市、天峻县、乌兰县、都兰县)
镇江市(丹徒区、句容市、润州区、丹阳市、京口区、扬中市)
淄博市(周村区、张店区、桓台县、沂源县、博山区、临淄区、淄川区、高青县)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、玉树市、杂多县、治多县、囊谦县)
杭州市(建德市、拱墅区、上城区、临平区、余杭区、富阳区、桐庐县、萧山区、西湖区、淳安县、钱塘区、临安区、滨江区)
六安市(金寨县、金安区、裕安区、霍邱县、叶集区、霍山县、舒城县)
阜新市(彰武县、太平区、海州区、阜新蒙古族自治县、清河门区、新邱区、细河区)
西宁市(湟源县、城西区、城北区、湟中区、城东区、大通回族土族自治县、城中区)
沧州市(青县、海兴县、运河区、孟村回族自治县、南皮县、任丘市、吴桥县、河间市、献县、新华区、肃宁县、沧县、东光县、泊头市、黄骅市、盐山县)
中山市
新余市(分宜县、渝水区)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
东营市(河口区、垦利区、东营区、利津县、广饶县)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
绵阳市(盐亭县、江油市、安州区、平武县、三台县、北川羌族自治县、梓潼县、涪城区、游仙区)
宜春市(靖安县、奉新县、袁州区、丰城市、樟树市、宜丰县、上高县、万载县、铜鼓县、高安市)
潍坊市(安丘市、高密市、昌乐县、坊子区、潍城区、临朐县、青州市、寿光市、寒亭区、诸城市、昌邑市、奎文区)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、小金县、汶川县、阿坝县、松潘县、理县、壤塘县、马尔康市、九寨沟县、金川县、茂县、若尔盖县、黑水县)
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厦门市(海沧区、思明区、同安区、翔安区、湖里区、集美区)
株洲市(荷塘区、茶陵县、石峰区、炎陵县、醴陵市、渌口区、芦淞区、攸县、天元区)
铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)
南通市(海安市、如皋市、启东市、崇川区、海门区、通州区、如东县)
石家庄市(井陉县、新华区、栾城区、行唐县、正定县、赞皇县、赵县、辛集市、平山县、深泽县、藁城区、鹿泉区、元氏县、长安区、井陉矿区、桥西区、晋州市、高邑县、裕华区、灵寿县、新乐市、无极县)
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乌鲁木齐市(水磨沟区、沙依巴克区、新市区、天山区、达坂城区、乌鲁木齐县、头屯河区、米东区)
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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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