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枣庄市(滕州市、山亭区、峄城区、台儿庄区、市中区、薛城区)
泰安市(肥城市、岱岳区、宁阳县、泰山区、东平县、新泰市)
银川市(贺兰县、金凤区、西夏区、兴庆区、永宁县、灵武市)
七台河市(新兴区、茄子河区、桃山区、勃利县)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
临夏回族自治州(东乡族自治县、和政县、永靖县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、临夏市、康乐县)
宿迁市(宿城区、泗阳县、泗洪县、沭阳县、宿豫区)
昌都市(贡觉县、洛隆县、丁青县、察雅县、芒康县、左贡县、边坝县、类乌齐县、八宿县、卡若区、江达县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
长沙市(望城区、浏阳市、岳麓区、宁乡市、长沙县、天心区、雨花区、芙蓉区、开福区)
长治市(潞城区、上党区、壶关县、武乡县、平顺县、襄垣县、长子县、屯留区、沁县、沁源县、黎城县、潞州区)
嘉兴市(桐乡市、南湖区、海盐县、秀洲区、海宁市、平湖市、嘉善县)
淮北市(烈山区、相山区、濉溪县、杜集区)
吴忠市(同心县、利通区、红寺堡区、青铜峡市、盐池县)
巴中市(南江县、巴州区、通江县、平昌县、恩阳区)
德阳市(什邡市、旌阳区、中江县、绵竹市、罗江区、广汉市)
遂宁市(大英县、射洪市、船山区、蓬溪县、安居区)
汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)
怀化市(会同县、鹤城区、通道侗族自治县、辰溪县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、中方县、洪江市、芷江侗族自治县、溆浦县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、保靖县、吉首市、泸溪县、古丈县、凤凰县、永顺县、龙山县)
塔城地区(裕民县、额敏县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市、乌苏市)
双鸭山市(岭东区、饶河县、集贤县、尖山区、宝清县、宝山区、四方台区、友谊县)
盐城市(响水县、亭湖区、建湖县、盐都区、东台市、射阳县、阜宁县、滨海县、大丰区)
牡丹江市(东宁市、阳明区、绥芬河市、林口县、东安区、穆棱市、海林市、爱民区、西安区、宁安市)
廊坊市(三河市、文安县、霸州市、大城县、广阳区、香河县、永清县、安次区、大厂回族自治县、固安县)
本溪市(本溪满族自治县、溪湖区、平山区、明山区、桓仁满族自治县、南芬区)
阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)
张掖市(甘州区、山丹县、临泽县、高台县、民乐县、肃南裕固族自治县)
宜宾市(屏山县、江安县、兴文县、高县、叙州区、南溪区、翠屏区、长宁县、珙县、筠连县)
深圳市(宝安区、龙华区、龙岗区、盐田区、光明区、坪山区、罗湖区、福田区、南山区)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
酒泉市(瓜州县、肃北蒙古族自治县、玉门市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区)
六安市(霍邱县、金安区、霍山县、舒城县、裕安区、金寨县、叶集区)
苏州市(相城区、吴中区、吴江区、昆山市、常熟市、虎丘区、太仓市、张家港市、姑苏区)
亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)
宿州市(灵璧县、萧县、砀山县、埇桥区、泗县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
承德市(宽城满族自治县、丰宁满族自治县、双桥区、平泉市、隆化县、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、双滦区、承德县、鹰手营子矿区)
武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)
广元市(昭化区、利州区、苍溪县、朝天区、青川县、剑阁县、旺苍县)
南通市(通州区、海门区、海安市、如皋市、启东市、如东县、崇川区)
芜湖市(鸠江区、无为市、南陵县、繁昌区、弋江区、湾沚区、镜湖区)
黄冈市(黄州区、黄梅县、红安县、蕲春县、武穴市、罗田县、英山县、麻城市、团风县、浠水县)
新余市(分宜县、渝水区)
荆门市(沙洋县、掇刀区、东宝区、钟祥市、京山市)
莆田市(仙游县、荔城区、秀屿区、涵江区、城厢区)
成都市(青羊区、温江区、锦江区、崇州市、双流区、成华区、新都区、郫都区、龙泉驿区、青白江区、蒲江县、新津区、邛崃市、大邑县、简阳市、金堂县、金牛区、彭州市、都江堰市、武侯区)
广州市(番禺区、越秀区、海珠区、白云区、荔湾区、南沙区、花都区、增城区、天河区、黄埔区、从化区)
临沂市(兰山区、平邑县、河东区、罗庄区、沂水县、蒙阴县、费县、临沭县、沂南县、兰陵县、郯城县、莒南县)
贵阳市(白云区、观山湖区、花溪区、修文县、南明区、云岩区、息烽县、乌当区、清镇市、开阳县)
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宜春市(铜鼓县、袁州区、奉新县、上高县、宜丰县、丰城市、樟树市、万载县、靖安县、高安市)
金华市(永康市、兰溪市、磐安县、浦江县、义乌市、东阳市、金东区、婺城区、武义县)
呼和浩特市(土默特左旗、新城区、托克托县、武川县、赛罕区、清水河县、玉泉区、和林格尔县、回民区)
赣州市(全南县、定南县、宁都县、安远县、信丰县、赣县区、会昌县、龙南市、石城县、于都县、南康区、瑞金市、章贡区、大余县、上犹县、寻乌县、兴国县、崇义县)
果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、班玛县、达日县、玛多县、甘德县)
许昌市(禹州市、襄城县、魏都区、长葛市、建安区、鄢陵县)
杭州市(滨江区、淳安县、萧山区、富阳区、桐庐县、临平区、拱墅区、西湖区、临安区、余杭区、钱塘区、上城区、建德市)
庆阳市(正宁县、庆城县、镇原县、宁县、环县、华池县、合水县、西峰区)
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马鞍山市(和县、含山县、雨山区、花山区、博望区、当涂县)
毕节市(七星关区、大方县、织金县、纳雍县、赫章县、金沙县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县)
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厦门市(思明区、集美区、海沧区、翔安区、同安区、湖里区)
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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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