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安康市(平利县、岚皋县、汉阴县、汉滨区、旬阳市、紫阳县、宁陕县、镇坪县、石泉县、白河县)

张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)

朔州市(朔城区、山阴县、怀仁市、右玉县、平鲁区、应县)  深圳市(罗湖区、龙岗区、龙华区、光明区、宝安区、南山区、福田区、坪山区、盐田区)

湛江市(廉江市、遂溪县、吴川市、赤坎区、麻章区、霞山区、坡头区、徐闻县、雷州市)

哈尔滨市(尚志市、道里区、道外区、宾县、呼兰区、阿城区、南岗区、延寿县、木兰县、依兰县、通河县、方正县、松北区、平房区、五常市、双城区、香坊区、巴彦县)

崇左市(扶绥县、大新县、龙州县、凭祥市、江州区、宁明县、天等县)

石家庄市(赞皇县、裕华区、新华区、井陉矿区、行唐县、晋州市、新乐市、辛集市、藁城区、鹿泉区、赵县、正定县、高邑县、桥西区、栾城区、井陉县、元氏县、平山县、无极县、深泽县、长安区、灵寿县)  黄山市(黄山区、歙县、屯溪区、黟县、祁门县、徽州区、休宁县)

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

绍兴市(柯桥区、越城区、上虞区、新昌县、诸暨市、嵊州市)

白银市(会宁县、景泰县、白银区、平川区、靖远县)

酒泉市(敦煌市、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、玉门市)

丹东市(振安区、凤城市、东港市、振兴区、宽甸满族自治县、元宝区)

白山市(靖宇县、长白朝鲜族自治县、浑江区、抚松县、江源区、临江市)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

宿迁市(泗阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县、沭阳县)

张掖市(甘州区、民乐县、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县)

东莞市

西藏自治区

四平市(铁东区、伊通满族自治县、双辽市、铁西区、梨树县)

汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)

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

锡林郭勒盟(镶黄旗、锡林浩特市、正镶白旗、太仆寺旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、阿巴嘎旗)

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

沧州市(东光县、黄骅市、海兴县、南皮县、新华区、河间市、泊头市、任丘市、孟村回族自治县、运河区、青县、盐山县、肃宁县、沧县、献县、吴桥县)

乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、化德县、察哈尔右翼前旗、集宁区、兴和县、凉城县、卓资县、四子王旗、察哈尔右翼后旗、商都县、丰镇市)

随州市(广水市、曾都区、随县)

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

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

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

南平市(邵武市、浦城县、建瓯市、松溪县、建阳区、武夷山市、顺昌县、延平区、政和县、光泽县)  黄石市(下陆区、西塞山区、铁山区、黄石港区、大冶市、阳新县)

徐州市(沛县、睢宁县、新沂市、云龙区、贾汪区、铜山区、邳州市、鼓楼区、泉山区、丰县)

昭通市(大关县、永善县、威信县、镇雄县、盐津县、巧家县、水富市、绥江县、鲁甸县、彝良县、昭阳区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、宁江区、乾安县、长岭县)石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

重庆市(铜梁区、武隆区、江津区、奉节县、江北区、大足区、万州区、合川区、酉阳土家族苗族自治县、梁平区、南川区、北碚区、石柱土家族自治县、南岸区、九龙坡区、开州区、彭水苗族土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、长寿区、丰都县、黔江区、沙坪坝区、忠县、綦江区、璧山区、巫溪县、大渡口区、永川区、云阳县、潼南区、垫江县、巫山县、渝中区、城口县、荣昌区、巴南区、渝北区、涪陵区)  湖州市(吴兴区、安吉县、南浔区、长兴县、德清县)

吉安市(安福县、永丰县、青原区、吉水县、吉安县、泰和县、永新县、井冈山市、万安县、遂川县、新干县、吉州区、峡江县)

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

恩施土家族苗族自治州(宣恩县、咸丰县、利川市、恩施市、鹤峰县、来凤县、建始县、巴东县)乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

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

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

银川市(贺兰县、金凤区、西夏区、永宁县、灵武市、兴庆区)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

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文山壮族苗族自治州(广南县、富宁县、麻栗坡县、砚山县、马关县、西畴县、文山市、丘北县)

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三门峡市(渑池县、灵宝市、义马市、卢氏县、陕州区、湖滨区)

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安庆市(桐城市、大观区、望江县、迎江区、宜秀区、宿松县、岳西县、潜山市、太湖县、怀宁县)

　　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。