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玉林市(北流市、陆川县、福绵区、玉州区、容县、兴业县、博白县)

安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县)  驻马店市(泌阳县、平舆县、遂平县、西平县、新蔡县、上蔡县、确山县、正阳县、驿城区、汝南县)

黑河市(五大连池市、北安市、爱辉区、嫩江市、孙吴县、逊克县)

枣庄市(市中区、滕州市、薛城区、山亭区、台儿庄区、峄城区)

荆州市(江陵县、松滋市、公安县、荆州区、沙市区、监利市、石首市、洪湖市)湘西土家族苗族自治州(古丈县、吉首市、龙山县、保靖县、凤凰县、花垣县、泸溪县、永顺县)

铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)  西宁市(城东区、湟中区、大通回族土族自治县、城北区、城西区、城中区、湟源县)

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

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、德令哈市、茫崖市、天峻县、乌兰县)

白山市(长白朝鲜族自治县、临江市、靖宇县、浑江区、江源区、抚松县)

德阳市(广汉市、旌阳区、中江县、绵竹市、什邡市、罗江区)

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

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

凉山彝族自治州(宁南县、金阳县、昭觉县、普格县、雷波县、西昌市、冕宁县、美姑县、喜德县、盐源县、木里藏族自治县、甘洛县、会理市、布拖县、德昌县、会东县、越西县)

鞍山市(铁西区、立山区、岫岩满族自治县、铁东区、千山区、台安县、海城市)

十堰市(房县、丹江口市、郧阳区、张湾区、茅箭区、竹溪县、郧西县、竹山县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

雅安市(雨城区、宝兴县、石棉县、名山区、天全县、汉源县、荥经县、芦山县)

榆林市(靖边县、神木市、绥德县、定边县、府谷县、榆阳区、横山区、米脂县、清涧县、佳县、吴堡县、子洲县)

四平市(梨树县、双辽市、伊通满族自治县、铁西区、铁东区)

和田地区(和田市、墨玉县、策勒县、皮山县、于田县、和田县、民丰县、洛浦县)

林芝市(工布江达县、米林市、墨脱县、朗县、巴宜区、波密县、察隅县)

呼和浩特市(清水河县、赛罕区、托克托县、玉泉区、和林格尔县、武川县、回民区、土默特左旗、新城区)

漳州市(南靖县、芗城区、东山县、漳浦县、诏安县、长泰区、华安县、龙海区、平和县、龙文区、云霄县)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、霍城县、霍尔果斯市、巩留县、特克斯县、伊宁市、新源县、尼勒克县、伊宁县)

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

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德州市(宁津县、禹城市、平原县、齐河县、临邑县、乐陵市、陵城区、德城区、夏津县、武城县、庆云县)

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长春市(榆树市、农安县、德惠市、双阳区、南关区、九台区、宽城区、绿园区、朝阳区、公主岭市、二道区)运城市(垣曲县、新绛县、稷山县、万荣县、夏县、河津市、芮城县、临猗县、闻喜县、绛县、永济市、平陆县、盐湖区)

定西市(陇西县、岷县、安定区、通渭县、渭源县、临洮县、漳县)  吉林市(龙潭区、桦甸市、船营区、舒兰市、永吉县、昌邑区、磐石市、丰满区、蛟河市)

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

滨州市(无棣县、阳信县、滨城区、博兴县、惠民县、邹平市、沾化区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)亳州市(利辛县、谯城区、涡阳县、蒙城县)

玉树藏族自治州(治多县、称多县、曲麻莱县、杂多县、囊谦县、玉树市)

延安市(黄陵县、延川县、甘泉县、延长县、黄龙县、志丹县、安塞区、吴起县、子长市、宜川县、宝塔区、洛川县、富县)

来宾市(金秀瑶族自治县、忻城县、武宣县、合山市、象州县、兴宾区)

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

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

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莆田市(城厢区、仙游县、荔城区、涵江区、秀屿区)

娄底市(双峰县、新化县、娄星区、冷水江市、涟源市)

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包头市(白云鄂博矿区、昆都仑区、石拐区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、土默特右旗、青山区、固阳县)

固原市(泾源县、隆德县、西吉县、彭阳县、原州区)

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迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

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

　　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。