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平顶山市(鲁山县、新华区、叶县、湛河区、郏县、舞钢市、石龙区、汝州市、卫东区、宝丰县)

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

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

阿勒泰地区(布尔津县、青河县、哈巴河县、福海县、吉木乃县、富蕴县、阿勒泰市)  呼和浩特市(和林格尔县、清水河县、托克托县、武川县、玉泉区、赛罕区、新城区、回民区、土默特左旗)

厦门市(翔安区、思明区、湖里区、海沧区、同安区、集美区)

邯郸市(广平县、丛台区、磁县、鸡泽县、永年区、涉县、邱县、复兴区、临漳县、肥乡区、馆陶县、武安市、魏县、邯山区、峰峰矿区、曲周县、成安县、大名县)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县)商丘市(夏邑县、柘城县、宁陵县、梁园区、虞城县、永城市、民权县、睢阳区、睢县)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、茫崖市、乌兰县、德令哈市、天峻县)  池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)

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

儋州市

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

十堰市(竹溪县、竹山县、郧阳区、郧西县、丹江口市、茅箭区、张湾区、房县)

亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)

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

遂宁市(射洪市、船山区、安居区、大英县、蓬溪县)

衢州市(衢江区、柯城区、开化县、龙游县、江山市、常山县)

天津市(河东区、西青区、武清区、蓟州区、河北区、津南区、宁河区、红桥区、河西区、北辰区、宝坻区、滨海新区、南开区、静海区、和平区、东丽区)

眉山市(彭山区、东坡区、丹棱县、青神县、洪雅县、仁寿县)

张家口市(沽源县、宣化区、崇礼区、赤城县、桥西区、桥东区、涿鹿县、万全区、蔚县、怀安县、张北县、康保县、下花园区、尚义县、阳原县、怀来县)

晋中市(和顺县、祁县、榆次区、平遥县、榆社县、昔阳县、介休市、太谷区、寿阳县、左权县、灵石县)

西安市(长安区、莲湖区、蓝田县、新城区、碑林区、周至县、未央区、雁塔区、阎良区、高陵区、灞桥区、鄠邑区、临潼区)

三沙市(西沙区、南沙区)

许昌市(禹州市、魏都区、襄城县、鄢陵县、建安区、长葛市)

大同市(阳高县、广灵县、灵丘县、浑源县、平城区、天镇县、云州区、云冈区、新荣区、左云县)

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

四平市(铁西区、梨树县、铁东区、伊通满族自治县、双辽市)

太原市(古交市、阳曲县、清徐县、尖草坪区、小店区、晋源区、迎泽区、娄烦县、万柏林区、杏花岭区)

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孝感市(应城市、云梦县、孝昌县、孝南区、安陆市、汉川市、大悟县)

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

青岛市(平度市、李沧区、黄岛区、市南区、崂山区、即墨区、城阳区、莱西市、市北区、胶州市)

辽阳市(灯塔市、文圣区、辽阳县、弓长岭区、白塔区、太子河区、宏伟区)  珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

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

延边朝鲜族自治州(敦化市、安图县、和龙市、汪清县、龙井市、延吉市、图们市、珲春市)吴忠市(青铜峡市、同心县、红寺堡区、利通区、盐池县)

哈尔滨市(呼兰区、双城区、尚志市、道外区、道里区、香坊区、松北区、依兰县、平房区、延寿县、通河县、阿城区、五常市、方正县、木兰县、南岗区、巴彦县、宾县)  菏泽市(东明县、成武县、单县、鄄城县、巨野县、曹县、郓城县、定陶区、牡丹区)

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

阜新市(海州区、细河区、太平区、新邱区、彰武县、阜新蒙古族自治县、清河门区)

南平市(浦城县、邵武市、建阳区、顺昌县、延平区、光泽县、武夷山市、松溪县、政和县、建瓯市)广元市(剑阁县、旺苍县、青川县、利州区、苍溪县、昭化区、朝天区)

临汾市(永和县、安泽县、乡宁县、襄汾县、曲沃县、蒲县、霍州市、洪洞县、隰县、汾西县、翼城县、浮山县、尧都区、大宁县、侯马市、古县、吉县)

张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、山丹县、临泽县、高台县、甘州区)

朝阳市(朝阳县、凌源市、北票市、建平县、双塔区、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县)

株洲市(攸县、渌口区、芦淞区、天元区、茶陵县、荷塘区、醴陵市、石峰区、炎陵县)

百色市(隆林各族自治县、田林县、田东县、德保县、西林县、右江区、乐业县、田阳区、平果市、那坡县、靖西市、凌云县)

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

郴州市(苏仙区、资兴市、嘉禾县、永兴县、桂东县、汝城县、宜章县、临武县、北湖区、桂阳县、安仁县)

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

泰安市(肥城市、泰山区、东平县、岱岳区、宁阳县、新泰市)

鸡西市(梨树区、虎林市、密山市、鸡东县、恒山区、鸡冠区、滴道区、麻山区、城子河区)

楚雄彝族自治州(禄丰市、双柏县、武定县、南华县、永仁县、姚安县、大姚县、牟定县、楚雄市、元谋县)

湘潭市(韶山市、岳塘区、湘潭县、湘乡市、雨湖区)

昆明市(西山区、呈贡区、晋宁区、宜良县、安宁市、石林彝族自治县、嵩明县、富民县、五华区、盘龙区、官渡区、东川区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县)

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

深圳市(龙华区、光明区、盐田区、南山区、坪山区、宝安区、龙岗区、福田区、罗湖区)

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

　　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。