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双鸭山市(集贤县、岭东区、友谊县、宝山区、四方台区、尖山区、饶河县、宝清县)

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

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、惠水县、龙里县、瓮安县、福泉市、荔波县、长顺县、贵定县、罗甸县、平塘县、三都水族自治县、独山县)  三沙市(南沙区、西沙区)

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

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

湘潭市(岳塘区、雨湖区、韶山市、湘乡市、湘潭县)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)  萍乡市(安源区、芦溪县、上栗县、湘东区、莲花县)

龙岩市(连城县、长汀县、上杭县、永定区、漳平市、新罗区、武平县)

亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)

开封市(通许县、顺河回族区、祥符区、龙亭区、尉氏县、禹王台区、杞县、兰考县、鼓楼区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿图什市、阿克陶县)

南昌市(西湖区、进贤县、青云谱区、南昌县、东湖区、红谷滩区、新建区、青山湖区、安义县)

汕头市(龙湖区、澄海区、金平区、南澳县、潮阳区、濠江区、潮南区)

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

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

喀什地区(喀什市、叶城县、英吉沙县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、麦盖提县、莎车县、泽普县、伽师县、岳普湖县、疏附县)

天水市(甘谷县、秦州区、张家川回族自治县、秦安县、清水县、麦积区、武山县)

辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)

晋城市(阳城县、城区、沁水县、泽州县、陵川县、高平市)

扬州市(高邮市、仪征市、邗江区、宝应县、江都区、广陵区)

大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、弥渡县、南涧彝族自治县、洱源县、云龙县、鹤庆县、剑川县、漾濞彝族自治县、永平县、大理市、祥云县、宾川县)

丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区)

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

玉林市(福绵区、容县、陆川县、博白县、兴业县、玉州区、北流市)

三门峡市(陕州区、义马市、卢氏县、灵宝市、湖滨区、渑池县)

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

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

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

固原市(原州区、隆德县、泾源县、西吉县、彭阳县)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、安龙县、册亨县、普安县、贞丰县、晴隆县、望谟县、兴仁市)  丹东市(宽甸满族自治县、东港市、元宝区、凤城市、振安区、振兴区)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、博湖县、轮台县、且末县、若羌县、尉犁县、和静县、和硕县、库尔勒市)

甘南藏族自治州(玛曲县、迭部县、舟曲县、临潭县、卓尼县、夏河县、合作市、碌曲县)

河池市(宜州区、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、凤山县、南丹县、金城江区、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、天峨县、罗城仫佬族自治县、东兰县)巴中市(平昌县、恩阳区、南江县、巴州区、通江县)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、突泉县、乌兰浩特市)  安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、西秀区、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)

枣庄市(薛城区、滕州市、市中区、峄城区、台儿庄区、山亭区)

绥化市(兰西县、青冈县、庆安县、明水县、安达市、绥棱县、肇东市、海伦市、北林区、望奎县)

湛江市(霞山区、廉江市、坡头区、雷州市、赤坎区、徐闻县、麻章区、遂溪县、吴川市)漳州市(云霄县、长泰区、东山县、南靖县、华安县、诏安县、漳浦县、芗城区、平和县、龙文区、龙海区)

阿坝藏族羌族自治州(小金县、金川县、阿坝县、红原县、黑水县、九寨沟县、理县、茂县、松潘县、马尔康市、若尔盖县、壤塘县、汶川县)

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

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

漯河市(召陵区、舞阳县、临颍县、郾城区、源汇区)

赤峰市(元宝山区、松山区、红山区、克什克腾旗、巴林右旗、翁牛特旗、林西县、敖汉旗、巴林左旗、宁城县、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

荆州市(沙市区、荆州区、监利市、公安县、石首市、江陵县、松滋市、洪湖市)

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

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

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

商洛市(镇安县、洛南县、商州区、山阳县、商南县、丹凤县、柞水县)

澳门特别行政区

秦皇岛市(昌黎县、北戴河区、海港区、卢龙县、抚宁区、山海关区、青龙满族自治县)

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

玉树藏族自治州(杂多县、治多县、称多县、曲麻莱县、囊谦县、玉树市)

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

　　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。