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

毕节市(织金县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、黔西市、大方县、七星关区、赫章县)  宝鸡市(凤翔区、岐山县、麟游县、陈仓区、凤县、陇县、金台区、千阳县、太白县、眉县、渭滨区、扶风县)

六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)

通化市(东昌区、梅河口市、集安市、柳河县、通化县、二道江区、辉南县)宣城市(泾县、宣州区、旌德县、郎溪县、绩溪县、宁国市、广德市)

枣庄市(峄城区、薛城区、市中区、滕州市、台儿庄区、山亭区)  孝感市(汉川市、云梦县、大悟县、孝昌县、安陆市、孝南区、应城市)

东莞市

自贡市(自流井区、贡井区、沿滩区、荣县、富顺县、大安区)

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

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

运城市(永济市、万荣县、闻喜县、绛县、盐湖区、临猗县、稷山县、芮城县、垣曲县、夏县、新绛县、河津市、平陆县)

海东市(化隆回族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、互助土族自治县)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、晴隆县、望谟县、册亨县、贞丰县、普安县、安龙县、兴仁市)

防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)

揭阳市(普宁市、揭西县、揭东区、榕城区、惠来县)

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

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、红塔区、通海县、峨山彝族自治县、华宁县、江川区、澄江市、新平彝族傣族自治县)

内蒙古自治区

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

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

张掖市(山丹县、甘州区、高台县、临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县)

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

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

三门峡市(湖滨区、卢氏县、义马市、陕州区、渑池县、灵宝市)

大连市(甘井子区、沙河口区、金州区、中山区、西岗区、旅顺口区、瓦房店市、庄河市、普兰店区、长海县)

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五指山市(东方市、琼海市、陵水黎族自治县、万宁市、临高县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、定安县、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、白沙黎族自治县、文昌市)

遵义市(务川仡佬族苗族自治县、赤水市、仁怀市、余庆县、绥阳县、桐梓县、正安县、播州区、道真仡佬族苗族自治县、习水县、红花岗区、汇川区、凤冈县、湄潭县)

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

锦州市(古塔区、义县、太和区、黑山县、北镇市、凌河区、凌海市)

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阿里地区(日土县、措勤县、噶尔县、普兰县、札达县、革吉县、改则县)博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、阿拉山口市、温泉县)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、关岭布依族苗族自治县)  林芝市(巴宜区、察隅县、工布江达县、波密县、墨脱县、朗县、米林市)

吕梁市(兴县、方山县、石楼县、临县、交城县、交口县、中阳县、柳林县、孝义市、文水县、岚县、离石区、汾阳市)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、陇川县、盈江县、芒市)

营口市(盖州市、老边区、鲅鱼圈区、西市区、站前区、大石桥市)无锡市(宜兴市、江阴市、梁溪区、新吴区、滨湖区、惠山区、锡山区)

阿克苏地区(阿瓦提县、乌什县、柯坪县、新和县、沙雅县、拜城县、温宿县、库车市、阿克苏市)

攀枝花市(米易县、盐边县、仁和区、西区、东区)

崇左市(宁明县、大新县、江州区、凭祥市、龙州县、天等县、扶绥县)

徐州市(沛县、鼓楼区、泉山区、邳州市、新沂市、睢宁县、贾汪区、铜山区、云龙区、丰县)

乐山市(峨眉山市、犍为县、市中区、夹江县、五通桥区、沙湾区、沐川县、井研县、金口河区、马边彝族自治县、峨边彝族自治县)

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

南充市(西充县、南部县、高坪区、阆中市、顺庆区、蓬安县、仪陇县、营山县、嘉陵区)

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山南市(洛扎县、贡嘎县、浪卡子县、扎囊县、琼结县、乃东区、曲松县、错那市、桑日县、加查县、隆子县、措美县)

定西市(安定区、岷县、陇西县、渭源县、通渭县、临洮县、漳县)

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

通辽市(奈曼旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、库伦旗、霍林郭勒市、开鲁县)

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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。