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香港特别行政区
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
海东市(平安区、乐都区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)
西藏自治区
金华市(浦江县、东阳市、婺城区、义乌市、兰溪市、武义县、金东区、永康市、磐安县)
宁夏回族自治区
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
常德市(石门县、津市市、鼎城区、桃源县、汉寿县、安乡县、临澧县、澧县、武陵区)
内江市(隆昌市、威远县、东兴区、市中区、资中县)
商丘市(夏邑县、柘城县、睢阳区、民权县、虞城县、睢县、宁陵县、梁园区、永城市)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
福州市(闽清县、鼓楼区、平潭县、闽侯县、永泰县、福清市、罗源县、马尾区、仓山区、台江区、连江县、晋安区、长乐区)
阳泉市(盂县、郊区、矿区、城区、平定县)
衢州市(开化县、常山县、龙游县、衢江区、江山市、柯城区)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
永州市(祁阳市、道县、宁远县、江永县、蓝山县、双牌县、新田县、东安县、江华瑶族自治县、冷水滩区、零陵区)
临沂市(平邑县、蒙阴县、兰山区、罗庄区、沂南县、费县、莒南县、河东区、沂水县、兰陵县、临沭县、郯城县)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
苏州市(常熟市、吴中区、太仓市、虎丘区、昆山市、张家港市、吴江区、姑苏区、相城区)
邯郸市(武安市、魏县、磁县、涉县、邱县、成安县、肥乡区、馆陶县、临漳县、大名县、丛台区、鸡泽县、峰峰矿区、曲周县、广平县、邯山区、永年区、复兴区)
潍坊市(奎文区、寿光市、寒亭区、临朐县、安丘市、昌乐县、坊子区、诸城市、高密市、青州市、潍城区、昌邑市)
枣庄市(市中区、台儿庄区、滕州市、峄城区、薛城区、山亭区)
钦州市(浦北县、钦北区、灵山县、钦南区)
株洲市(攸县、天元区、石峰区、炎陵县、茶陵县、芦淞区、荷塘区、醴陵市、渌口区)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)
白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、江源区、靖宇县、浑江区、临江市)
凉山彝族自治州(冕宁县、布拖县、木里藏族自治县、金阳县、宁南县、喜德县、西昌市、美姑县、会东县、雷波县、盐源县、甘洛县、会理市、越西县、昭觉县、德昌县、普格县)
三沙市(西沙区、南沙区)
九江市(永修县、彭泽县、柴桑区、武宁县、修水县、湖口县、庐山市、德安县、浔阳区、都昌县、濂溪区、共青城市、瑞昌市)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)
衡阳市(雁峰区、耒阳市、衡山县、南岳区、衡阳县、珠晖区、祁东县、衡东县、石鼓区、蒸湘区、常宁市、衡南县)
澳门特别行政区
威海市(荣成市、乳山市、文登区、环翠区)
秦皇岛市(北戴河区、山海关区、海港区、青龙满族自治县、昌黎县、抚宁区、卢龙县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、陇川县、梁河县、瑞丽市)
通辽市(科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、开鲁县、库伦旗、科尔沁区、扎鲁特旗)
丽水市(云和县、遂昌县、庆元县、松阳县、景宁畲族自治县、缙云县、龙泉市、莲都区、青田县)
伊春市(嘉荫县、金林区、丰林县、乌翠区、大箐山县、伊美区、汤旺县、铁力市、南岔县、友好区)
开封市(祥符区、兰考县、鼓楼区、禹王台区、顺河回族区、杞县、通许县、龙亭区、尉氏县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
铜仁市(碧江区、玉屏侗族自治县、思南县、石阡县、万山区、松桃苗族自治县、德江县、江口县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县)
汕头市(南澳县、龙湖区、澄海区、潮南区、金平区、濠江区、潮阳区)
济源市
佛山市(高明区、禅城区、三水区、顺德区、南海区)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、岑巩县、剑河县、凯里市、黎平县、天柱县、榕江县、三穗县、锦屏县、丹寨县、黄平县、从江县、施秉县、台江县、镇远县、雷山县)
荆门市(钟祥市、沙洋县、掇刀区、京山市、东宝区)
张家界市(慈利县、桑植县、武陵源区、永定区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)
漳州市(云霄县、龙文区、长泰区、诏安县、龙海区、南靖县、平和县、华安县、漳浦县、芗城区、东山县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县、乾安县、扶余市)
怀化市(芷江侗族自治县、溆浦县、会同县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、辰溪县、鹤城区、沅陵县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、中方县)
沈阳市(大东区、皇姑区、铁西区、康平县、于洪区、和平区、法库县、沈北新区、浑南区、新民市、苏家屯区、沈河区、辽中区)
清远市(连山壮族瑶族自治县、清城区、连州市、佛冈县、清新区、阳山县、连南瑶族自治县、英德市)
承德市(宽城满族自治县、平泉市、双滦区、滦平县、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、承德县、隆化县)
玉溪市(易门县、红塔区、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、通海县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县)
菏泽市(牡丹区、郓城县、鄄城县、单县、曹县、成武县、巨野县、定陶区、东明县)
果洛藏族自治州(玛多县、达日县、玛沁县、班玛县、久治县、甘德县)
许昌市(禹州市、魏都区、长葛市、襄城县、鄢陵县、建安区)
拉萨市(林周县、曲水县、墨竹工卡县、当雄县、城关区、尼木县、达孜区、堆龙德庆区)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
抚顺市(抚顺县、顺城区、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区、望花区、新抚区)
烟台市(福山区、栖霞市、龙口市、牟平区、莱山区、蓬莱区、招远市、莱州市、莱阳市、芝罘区、海阳市)
宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县)
徐州市(沛县、铜山区、丰县、云龙区、泉山区、贾汪区、鼓楼区、新沂市、邳州市、睢宁县)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、满洲里市、牙克石市、新巴尔虎右旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、根河市、额尔古纳市)
平顶山市(石龙区、宝丰县、新华区、舞钢市、湛河区、鲁山县、汝州市、郏县、卫东区、叶县)
揭阳市(普宁市、揭西县、揭东区、惠来县、榕城区)
新余市(渝水区、分宜县)
双鸭山市(宝清县、友谊县、尖山区、集贤县、宝山区、饶河县、四方台区、岭东区)
镇江市(丹徒区、润州区、句容市、扬中市、丹阳市、京口区)
临汾市(曲沃县、翼城县、古县、霍州市、大宁县、洪洞县、隰县、乡宁县、襄汾县、蒲县、汾西县、浮山县、安泽县、永和县、尧都区、侯马市、吉县)
湖州市(安吉县、吴兴区、德清县、南浔区、长兴县)
铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)
河池市(东兰县、罗城仫佬族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、凤山县、巴马瑶族自治县、天峨县、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、宜州区、南丹县)
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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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