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枣庄市(山亭区、市中区、台儿庄区、滕州市、峄城区、薛城区)

长沙市(长沙县、岳麓区、芙蓉区、开福区、天心区、雨花区、望城区、浏阳市、宁乡市)

衡阳市(南岳区、衡南县、祁东县、蒸湘区、衡山县、雁峰区、衡东县、石鼓区、珠晖区、衡阳县、常宁市、耒阳市)

长春市(宽城区、公主岭市、绿园区、双阳区、朝阳区、二道区、德惠市、九台区、南关区、农安县、榆树市)  平顶山市(鲁山县、汝州市、新华区、石龙区、叶县、湛河区、卫东区、郏县、舞钢市、宝丰县)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

济源市

济宁市(鱼台县、金乡县、梁山县、任城区、曲阜市、嘉祥县、邹城市、微山县、汶上县、泗水县、兖州区)张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)

鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克旗、准格尔旗、东胜区、鄂托克前旗、达拉特旗、乌审旗、康巴什区、伊金霍洛旗)  河源市(龙川县、东源县、源城区、和平县、紫金县、连平县)

天水市(张家川回族自治县、武山县、秦州区、甘谷县、秦安县、清水县、麦积区)

陇南市(西和县、文县、徽县、两当县、宕昌县、武都区、康县、成县、礼县)

广安市(武胜县、华蓥市、广安区、前锋区、岳池县、邻水县)

普洱市(思茅区、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、屏边苗族自治县、弥勒市、开远市、河口瑶族自治县、泸西县、绿春县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、元阳县、蒙自市、建水县)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县)

咸宁市(通城县、咸安区、通山县、赤壁市、嘉鱼县、崇阳县)

昌吉回族自治州(阜康市、木垒哈萨克自治县、昌吉市、奇台县、玛纳斯县、呼图壁县、吉木萨尔县)

文山壮族苗族自治州(马关县、文山市、丘北县、麻栗坡县、富宁县、西畴县、砚山县、广南县)

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

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)

银川市(永宁县、灵武市、西夏区、兴庆区、贺兰县、金凤区)

贵港市(港南区、平南县、桂平市、覃塘区、港北区)

吴忠市(红寺堡区、利通区、盐池县、同心县、青铜峡市)

烟台市(莱阳市、牟平区、蓬莱区、芝罘区、福山区、莱州市、海阳市、莱山区、栖霞市、招远市、龙口市)

上饶市(广丰区、横峰县、万年县、广信区、铅山县、鄱阳县、德兴市、余干县、信州区、弋阳县、玉山县、婺源县)

贵阳市(清镇市、花溪区、白云区、观山湖区、开阳县、息烽县、云岩区、乌当区、修文县、南明区)

许昌市(襄城县、鄢陵县、建安区、魏都区、长葛市、禹州市)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)

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

苏州市(太仓市、张家港市、吴江区、姑苏区、常熟市、吴中区、虎丘区、昆山市、相城区)

牡丹江市(穆棱市、东安区、林口县、阳明区、宁安市、西安区、海林市、爱民区、绥芬河市、东宁市)

云浮市(新兴县、云安区、云城区、郁南县、罗定市)  周口市(川汇区、项城市、西华县、郸城县、鹿邑县、淮阳区、扶沟县、商水县、太康县、沈丘县)

忻州市(原平市、河曲县、代县、神池县、保德县、五寨县、定襄县、宁武县、静乐县、岢岚县、忻府区、五台县、偏关县、繁峙县)

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

杭州市(富阳区、桐庐县、钱塘区、滨江区、建德市、临平区、余杭区、淳安县、拱墅区、临安区、上城区、萧山区、西湖区)韶关市(曲江区、乐昌市、新丰县、始兴县、南雄市、武江区、仁化县、翁源县、浈江区、乳源瑶族自治县)

南昌市(西湖区、东湖区、青山湖区、安义县、红谷滩区、新建区、进贤县、青云谱区、南昌县)  常德市(澧县、临澧县、武陵区、桃源县、安乡县、津市市、鼎城区、汉寿县、石门县)

哈尔滨市(平房区、道里区、阿城区、呼兰区、香坊区、依兰县、宾县、方正县、道外区、双城区、木兰县、延寿县、巴彦县、南岗区、松北区、通河县、尚志市、五常市)

渭南市(合阳县、华阴市、澄城县、华州区、临渭区、白水县、潼关县、韩城市、大荔县、蒲城县、富平县)

营口市(鲅鱼圈区、大石桥市、站前区、盖州市、老边区、西市区)随州市(广水市、随县、曾都区)

安顺市(平坝区、普定县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县)

上海市(青浦区、闵行区、普陀区、奉贤区、徐汇区、杨浦区、松江区、崇明区、静安区、宝山区、长宁区、嘉定区、金山区、黄浦区、浦东新区、虹口区)

绵阳市(江油市、平武县、梓潼县、盐亭县、北川羌族自治县、三台县、游仙区、安州区、涪城区)

宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿城区、泗阳县、宿豫区)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、太仆寺旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、二连浩特市、正蓝旗、苏尼特右旗、镶黄旗、多伦县)

葫芦岛市(龙港区、绥中县、南票区、连山区、建昌县、兴城市)

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

西藏自治区

固原市(西吉县、原州区、隆德县、泾源县、彭阳县)

新乡市(凤泉区、卫辉市、红旗区、卫滨区、牧野区、获嘉县、原阳县、新乡县、封丘县、延津县、长垣市、辉县市)

庆阳市(正宁县、环县、宁县、西峰区、镇原县、合水县、庆城县、华池县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、乌拉特前旗、临河区、乌拉特后旗、杭锦后旗、磴口县、五原县)

白城市(通榆县、洮南市、大安市、镇赉县、洮北区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)

　　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。