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汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)

四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁西区、铁东区、梨树县)

宿迁市(宿城区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、宿豫区)

衡阳市(珠晖区、石鼓区、衡阳县、常宁市、蒸湘区、衡南县、祁东县、雁峰区、南岳区、衡东县、耒阳市、衡山县)  石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

宜宾市(屏山县、南溪区、兴文县、翠屏区、筠连县、珙县、叙州区、高县、长宁县、江安县)

宁波市(奉化区、海曙区、镇海区、北仑区、象山县、余姚市、鄞州区、宁海县、江北区、慈溪市)

朝阳市(双塔区、朝阳县、凌源市、龙城区、北票市、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)延边朝鲜族自治州(和龙市、珲春市、龙井市、安图县、图们市、汪清县、敦化市、延吉市)

张掖市(山丹县、高台县、肃南裕固族自治县、民乐县、甘州区、临泽县)  鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

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

来宾市(武宣县、忻城县、合山市、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、德令哈市、乌兰县、都兰县、茫崖市、格尔木市)

新余市(分宜县、渝水区)

天水市(张家川回族自治县、麦积区、武山县、甘谷县、秦州区、秦安县、清水县)

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

临沂市(沂水县、沂南县、兰山区、兰陵县、河东区、费县、郯城县、莒南县、蒙阴县、罗庄区、平邑县、临沭县)

锦州市(古塔区、北镇市、义县、太和区、黑山县、凌河区、凌海市)

商丘市(永城市、睢阳区、宁陵县、夏邑县、民权县、虞城县、梁园区、柘城县、睢县)

梧州市(岑溪市、苍梧县、藤县、长洲区、万秀区、龙圩区、蒙山县)

金华市(金东区、东阳市、义乌市、婺城区、磐安县、浦江县、兰溪市、武义县、永康市)

盘锦市(兴隆台区、双台子区、盘山县、大洼区)

怀化市(鹤城区、溆浦县、辰溪县、中方县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、会同县、沅陵县、新晃侗族自治县)

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

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

铁岭市(昌图县、铁岭县、银州区、西丰县、调兵山市、开原市、清河区)

定西市(渭源县、安定区、临洮县、陇西县、通渭县、漳县、岷县)

台州市(仙居县、三门县、路桥区、温岭市、临海市、天台县、黄岩区、玉环市、椒江区)

岳阳市(岳阳县、临湘市、汨罗市、湘阴县、华容县、平江县、岳阳楼区、云溪区、君山区)

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宝鸡市(陈仓区、太白县、千阳县、扶风县、渭滨区、麟游县、岐山县、眉县、凤县、金台区、陇县、凤翔区)

安康市(汉阴县、白河县、汉滨区、宁陕县、石泉县、镇坪县、岚皋县、紫阳县、旬阳市、平利县)

合肥市(包河区、巢湖市、肥东县、瑶海区、庐阳区、蜀山区、庐江县、长丰县、肥西县)

乌鲁木齐市(天山区、沙依巴克区、新市区、达坂城区、水磨沟区、头屯河区、乌鲁木齐县、米东区)  广西壮族自治区

攀枝花市(东区、米易县、西区、盐边县、仁和区)

宿州市(泗县、灵璧县、萧县、砀山县、埇桥区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)澳门特别行政区

秦皇岛市(青龙满族自治县、卢龙县、抚宁区、海港区、山海关区、昌黎县、北戴河区)  呼伦贝尔市(满洲里市、新巴尔虎右旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、牙克石市、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、海拉尔区、阿荣旗)

成都市(新津区、温江区、郫都区、简阳市、武侯区、锦江区、金牛区、龙泉驿区、彭州市、大邑县、青羊区、都江堰市、成华区、崇州市、新都区、金堂县、邛崃市、青白江区、双流区、蒲江县)

长春市(公主岭市、绿园区、南关区、宽城区、九台区、榆树市、德惠市、双阳区、农安县、朝阳区、二道区)

湛江市(徐闻县、麻章区、雷州市、廉江市、吴川市、赤坎区、坡头区、霞山区、遂溪县)广元市(旺苍县、苍溪县、利州区、朝天区、剑阁县、青川县、昭化区)

甘南藏族自治州(迭部县、碌曲县、夏河县、舟曲县、卓尼县、玛曲县、临潭县、合作市)

随州市(随县、广水市、曾都区)

兰州市(城关区、红古区、七里河区、皋兰县、榆中县、安宁区、西固区、永登县)

宜春市(铜鼓县、上高县、袁州区、宜丰县、靖安县、樟树市、丰城市、高安市、奉新县、万载县)

无锡市(锡山区、梁溪区、宜兴市、滨湖区、惠山区、新吴区、江阴市)

福州市(仓山区、闽清县、罗源县、平潭县、永泰县、连江县、鼓楼区、长乐区、马尾区、台江区、福清市、闽侯县、晋安区)

曲靖市(麒麟区、陆良县、富源县、沾益区、马龙区、宣威市、师宗县、罗平县、会泽县)

塔城地区(沙湾市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、额敏县、塔城市、裕民县)

兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、突泉县、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗)

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、贵南县、同德县、共和县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

宜昌市(夷陵区、伍家岗区、枝江市、点军区、猇亭区、秭归县、西陵区、宜都市、五峰土家族自治县、兴山县、当阳市、长阳土家族自治县、远安县)

威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)

保山市(龙陵县、隆阳区、昌宁县、施甸县、腾冲市)

西宁市(城东区、城北区、大通回族土族自治县、城西区、湟源县、城中区、湟中区)

　　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。