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东莞市

济宁市(兖州区、汶上县、任城区、鱼台县、微山县、邹城市、嘉祥县、泗水县、梁山县、金乡县、曲阜市)

海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)

桂林市(兴安县、平乐县、资源县、龙胜各族自治县、荔浦市、秀峰区、灵川县、阳朔县、雁山区、象山区、恭城瑶族自治县、灌阳县、七星区、叠彩区、临桂区、永福县、全州县)  嘉峪关市

镇江市(丹阳市、润州区、扬中市、句容市、京口区、丹徒区)

广安市(邻水县、前锋区、岳池县、武胜县、广安区、华蓥市)

阜阳市(颍州区、临泉县、阜南县、界首市、颍东区、颍上县、颍泉区、太和县)

玉溪市(华宁县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、红塔区、澄江市、易门县)  长春市(九台区、榆树市、双阳区、二道区、宽城区、南关区、德惠市、农安县、公主岭市、朝阳区、绿园区)

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

来宾市(忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、合山市、兴宾区、象州县)

抚州市(南城县、黎川县、临川区、宜黄县、崇仁县、南丰县、广昌县、金溪县、资溪县、乐安县、东乡区)

临沧市(云县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、永德县、镇康县、沧源佤族自治县)

辽源市(东辽县、东丰县、龙山区、西安区)

澳门特别行政区

淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)

黄石市(下陆区、铁山区、西塞山区、黄石港区、阳新县、大冶市)

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

铁岭市(昌图县、铁岭县、清河区、银州区、调兵山市、西丰县、开原市)

菏泽市(成武县、单县、巨野县、牡丹区、曹县、郓城县、东明县、鄄城县、定陶区)

绍兴市(柯桥区、嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市、新昌县)

泰州市(高港区、靖江市、兴化市、泰兴市、海陵区、姜堰区)

鹤壁市(山城区、鹤山区、淇县、淇滨区、浚县)

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

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

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

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

武汉市(汉南区、新洲区、东西湖区、江夏区、江汉区、汉阳区、青山区、硚口区、蔡甸区、黄陂区、武昌区、洪山区、江岸区)

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三沙市(西沙区、南沙区)

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

商洛市(洛南县、丹凤县、商州区、山阳县、商南县、柞水县、镇安县)

新疆维吾尔自治区  邵阳市(双清区、绥宁县、城步苗族自治县、武冈市、新邵县、洞口县、隆回县、邵东市、新宁县、北塔区、邵阳县、大祥区)

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

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

锡林郭勒盟(苏尼特右旗、正镶白旗、多伦县、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、正蓝旗、镶黄旗、阿巴嘎旗)昭通市(威信县、镇雄县、绥江县、鲁甸县、大关县、水富市、昭阳区、永善县、巧家县、盐津县、彝良县)

酒泉市(敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、肃州区、玉门市)  湛江市(霞山区、赤坎区、吴川市、雷州市、麻章区、廉江市、徐闻县、坡头区、遂溪县)

梅州市(蕉岭县、梅县区、梅江区、大埔县、兴宁市、平远县、丰顺县、五华县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

济南市(历城区、钢城区、市中区、章丘区、济阳区、槐荫区、历下区、莱芜区、商河县、平阴县、长清区、天桥区)吉安市(永丰县、泰和县、新干县、峡江县、青原区、井冈山市、吉安县、遂川县、吉州区、吉水县、万安县、永新县、安福县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

茂名市(化州市、高州市、信宜市、茂南区、电白区)

潍坊市(高密市、坊子区、潍城区、昌邑市、昌乐县、奎文区、临朐县、寿光市、寒亭区、安丘市、诸城市、青州市)

德阳市(绵竹市、中江县、什邡市、广汉市、旌阳区、罗江区)

晋城市(高平市、城区、阳城县、沁水县、泽州县、陵川县)

本溪市(明山区、南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区)

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

崇左市(江州区、天等县、扶绥县、大新县、凭祥市、龙州县、宁明县)

日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)

银川市(永宁县、金凤区、兴庆区、贺兰县、西夏区、灵武市)

临夏回族自治州(临夏县、永靖县、广河县、康乐县、临夏市、东乡族自治县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

九江市(修水县、武宁县、濂溪区、柴桑区、彭泽县、永修县、浔阳区、德安县、庐山市、共青城市、都昌县、瑞昌市、湖口县)

伊春市(伊美区、丰林县、大箐山县、嘉荫县、铁力市、友好区、汤旺县、南岔县、乌翠区、金林区)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、格尔木市、茫崖市、都兰县、德令哈市、天峻县)

　　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。