支配的教坛_如何在这个热门话题中找到你的定位

更新时间：2025-04-27 08:00:03　浏览次数： 195

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梅州市(梅江区、平远县、五华县、蕉岭县、兴宁市、丰顺县、大埔县、梅县区)

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

新疆维吾尔自治区

那曲市(比如县、尼玛县、嘉黎县、巴青县、索县、色尼区、聂荣县、双湖县、安多县、申扎县、班戈县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

娄底市(新化县、涟源市、冷水江市、双峰县、娄星区)

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

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

常州市(钟楼区、溧阳市、新北区、武进区、金坛区、天宁区)

河池市(金城江区、东兰县、南丹县、宜州区、天峨县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、凤山县)

东莞市

保山市(隆阳区、腾冲市、昌宁县、龙陵县、施甸县)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

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

延边朝鲜族自治州(安图县、敦化市、汪清县、珲春市、龙井市、延吉市、图们市、和龙市)

绍兴市(嵊州市、柯桥区、越城区、上虞区、诸暨市、新昌县)

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

南宁市(上林县、横州市、邕宁区、武鸣区、良庆区、江南区、马山县、兴宁区、青秀区、宾阳县、隆安县、西乡塘区)

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

拉萨市(堆龙德庆区、达孜区、尼木县、林周县、曲水县、墨竹工卡县、当雄县、城关区)

衢州市(常山县、江山市、龙游县、衢江区、开化县、柯城区)

澳门特别行政区

萍乡市(安源区、上栗县、芦溪县、湘东区、莲花县)

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

宣城市(广德市、绩溪县、宁国市、宣州区、旌德县、泾县、郎溪县)

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

无锡市(惠山区、新吴区、梁溪区、锡山区、江阴市、宜兴市、滨湖区)

盘锦市(大洼区、盘山县、兴隆台区、双台子区)

眉山市(东坡区、彭山区、洪雅县、丹棱县、青神县、仁寿县)

北京市(西城区、延庆区、房山区、朝阳区、大兴区、密云区、石景山区、顺义区、门头沟区、平谷区、昌平区、通州区、怀柔区、海淀区、丰台区、东城区)

西藏自治区

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

三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)

贺州市(富川瑶族自治县、八步区、平桂区、昭平县、钟山县)

赣州市(上犹县、瑞金市、崇义县、全南县、南康区、安远县、定南县、龙南市、兴国县、会昌县、章贡区、石城县、信丰县、寻乌县、于都县、宁都县、大余县、赣县区)

台州市(椒江区、路桥区、仙居县、黄岩区、天台县、临海市、玉环市、三门县、温岭市)

肇庆市(鼎湖区、封开县、怀集县、广宁县、四会市、端州区、德庆县、高要区)

贵港市(桂平市、覃塘区、平南县、港北区、港南区)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

和田地区(墨玉县、和田县、洛浦县、皮山县、和田市、于田县、民丰县、策勒县)

恩施土家族苗族自治州(巴东县、恩施市、来凤县、利川市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县、建始县)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

昌都市(贡觉县、丁青县、卡若区、左贡县、边坝县、察雅县、洛隆县、类乌齐县、芒康县、八宿县、江达县)

驻马店市(新蔡县、正阳县、确山县、上蔡县、平舆县、遂平县、泌阳县、驿城区、西平县、汝南县)

黔东南苗族侗族自治州(黄平县、剑河县、黎平县、从江县、麻江县、天柱县、锦屏县、丹寨县、雷山县、台江县、榕江县、三穗县、施秉县、凯里市、岑巩县、镇远县)

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

云浮市(云城区、新兴县、云安区、罗定市、郁南县)

鞍山市(千山区、铁西区、立山区、铁东区、海城市、台安县、岫岩满族自治县)

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

宿迁市(宿豫区、宿城区、泗阳县、沭阳县、泗洪县)

景德镇市(浮梁县、珠山区、乐平市、昌江区)

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

崇左市(扶绥县、凭祥市、天等县、龙州县、宁明县、江州区、大新县)

济南市(槐荫区、钢城区、平阴县、长清区、莱芜区、天桥区、历城区、市中区、商河县、章丘区、历下区、济阳区)

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

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

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

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

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、都兰县、格尔木市、乌兰县、德令哈市)

自贡市(大安区、贡井区、荣县、自流井区、沿滩区、富顺县)

池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)

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

枣庄市(市中区、台儿庄区、山亭区、峄城区、滕州市、薛城区)

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

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

聊城市(冠县、东昌府区、临清市、莘县、阳谷县、茌平区、高唐县、东阿县)

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

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

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

金华市(武义县、义乌市、婺城区、浦江县、永康市、兰溪市、磐安县、东阳市、金东区)

惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、惠阳区、龙门县)

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

中山市

南阳市(镇平县、社旗县、淅川县、新野县、南召县、邓州市、卧龙区、内乡县、方城县、唐河县、宛城区、西峡县、桐柏县)

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成都市(成华区、大邑县、彭州市、邛崃市、郫都区、金堂县、武侯区、都江堰市、新津区、双流区、锦江区、新都区、龙泉驿区、金牛区、蒲江县、崇州市、青白江区、简阳市、青羊区、温江区)

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钦州市(灵山县、钦南区、浦北县、钦北区)

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香港特别行政区

泰州市(兴化市、高港区、泰兴市、靖江市、姜堰区、海陵区)

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

白山市(江源区、浑江区、临江市、长白朝鲜族自治县、靖宇县、抚松县)

盐城市(响水县、东台市、建湖县、盐都区、滨海县、阜宁县、亭湖区、射阳县、大丰区)

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平凉市(静宁县、崆峒区、崇信县、灵台县、庄浪县、华亭市、泾川县)

鄂尔多斯市(康巴什区、杭锦旗、准格尔旗、达拉特旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、东胜区、乌审旗、伊金霍洛旗)

随州市(曾都区、广水市、随县)

广州市(从化区、花都区、越秀区、荔湾区、天河区、黄埔区、海珠区、增城区、白云区、南沙区、番禺区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

广安市(邻水县、广安区、岳池县、前锋区、华蓥市、武胜县)

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揭阳市(榕城区、揭东区、揭西县、惠来县、普宁市)

庆阳市(华池县、合水县、环县、镇原县、庆城县、正宁县、西峰区、宁县)

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

玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、称多县、曲麻莱县、治多县、玉树市)

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阳泉市(平定县、城区、盂县、郊区、矿区)

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

梧州市(苍梧县、蒙山县、龙圩区、万秀区、藤县、岑溪市、长洲区)

　　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。

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