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信阳市(商城县、新县、平桥区、潢川县、息县、光山县、罗山县、淮滨县、浉河区、固始县)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、开远市、石屏县、蒙自市、建水县、元阳县、绿春县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、弥勒市、个旧市)
包头市(石拐区、青山区、白云鄂博矿区、东河区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、九原区、昆都仑区、土默特右旗)
克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区)
蚌埠市(蚌山区、禹会区、淮上区、五河县、怀远县、固镇县、龙子湖区)
防城港市(上思县、东兴市、防城区、港口区)
河池市(天峨县、罗城仫佬族自治县、金城江区、凤山县、南丹县、宜州区、环江毛南族自治县、东兰县、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、都安瑶族自治县)
林芝市(巴宜区、波密县、察隅县、工布江达县、墨脱县、朗县、米林市)
嘉峪关市
徐州市(邳州市、丰县、铜山区、云龙区、沛县、贾汪区、泉山区、新沂市、鼓楼区、睢宁县)
丽水市(缙云县、松阳县、景宁畲族自治县、青田县、莲都区、庆元县、遂昌县、龙泉市、云和县)
柳州市(鱼峰区、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳城县、城中区、柳江区、融安县、柳南区、柳北区、鹿寨县)
舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)
广州市(海珠区、荔湾区、白云区、增城区、天河区、从化区、越秀区、番禺区、南沙区、黄埔区、花都区)
三沙市(南沙区、西沙区)
洛阳市(孟津区、西工区、宜阳县、偃师区、汝阳县、老城区、涧西区、洛宁县、新安县、伊川县、栾川县、嵩县、瀍河回族区、洛龙区)
哈尔滨市(香坊区、方正县、道里区、道外区、南岗区、延寿县、木兰县、依兰县、平房区、宾县、松北区、通河县、阿城区、五常市、尚志市、呼兰区、巴彦县、双城区)
新余市(分宜县、渝水区)
邢台市(临城县、沙河市、新河县、隆尧县、柏乡县、襄都区、平乡县、广宗县、威县、任泽区、清河县、信都区、临西县、宁晋县、巨鹿县、内丘县、南宫市、南和区)
陇南市(宕昌县、文县、成县、礼县、西和县、两当县、武都区、徽县、康县)
毕节市(黔西市、纳雍县、赫章县、织金县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、七星关区)
运城市(万荣县、河津市、垣曲县、闻喜县、盐湖区、新绛县、永济市、芮城县、临猗县、稷山县、夏县、平陆县、绛县)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)
内蒙古自治区
龙岩市(连城县、漳平市、永定区、武平县、上杭县、新罗区、长汀县)
咸阳市(彬州市、礼泉县、兴平市、武功县、秦都区、旬邑县、泾阳县、三原县、永寿县、长武县、乾县、杨陵区、渭城区、淳化县)
济源市
北京市(昌平区、大兴区、平谷区、门头沟区、朝阳区、通州区、东城区、房山区、顺义区、海淀区、延庆区、怀柔区、密云区、石景山区、丰台区、西城区)
锡林郭勒盟(镶黄旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、多伦县、二连浩特市、正蓝旗、苏尼特左旗、正镶白旗、苏尼特右旗、太仆寺旗)
朝阳市(双塔区、龙城区、北票市、朝阳县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县)
三亚市(崖州区、海棠区、吉阳区、天涯区)
抚顺市(望花区、抚顺县、清原满族自治县、顺城区、新宾满族自治县、新抚区、东洲区)
乐山市(市中区、峨眉山市、金口河区、五通桥区、沐川县、沙湾区、马边彝族自治县、夹江县、峨边彝族自治县、犍为县、井研县)
安阳市(北关区、殷都区、滑县、安阳县、汤阴县、文峰区、龙安区、林州市、内黄县)
淮南市(大通区、凤台县、田家庵区、谢家集区、潘集区、八公山区、寿县)
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庆阳市(西峰区、庆城县、镇原县、合水县、正宁县、华池县、宁县、环县)
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株洲市(石峰区、炎陵县、荷塘区、天元区、攸县、醴陵市、茶陵县、芦淞区、渌口区)
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平顶山市(叶县、石龙区、卫东区、宝丰县、鲁山县、新华区、郏县、湛河区、舞钢市、汝州市)
甘南藏族自治州(临潭县、舟曲县、碌曲县、迭部县、夏河县、卓尼县、合作市、玛曲县)
吕梁市(文水县、柳林县、兴县、孝义市、交口县、临县、石楼县、汾阳市、离石区、中阳县、岚县、交城县、方山县)
保定市(满城区、定州市、顺平县、涞源县、望都县、涞水县、安国市、唐县、阜平县、曲阳县、高阳县、高碑店市、定兴县、徐水区、竞秀区、雄县、清苑区、安新县、涿州市、莲池区、博野县、易县、容城县、蠡县)
盘锦市(双台子区、大洼区、盘山县、兴隆台区)
盐城市(响水县、亭湖区、滨海县、射阳县、东台市、建湖县、大丰区、阜宁县、盐都区)
焦作市(温县、博爱县、解放区、沁阳市、武陟县、山阳区、孟州市、马村区、中站区、修武县)
佛山市(三水区、南海区、禅城区、顺德区、高明区)
宜春市(铜鼓县、丰城市、万载县、上高县、靖安县、高安市、樟树市、宜丰县、袁州区、奉新县)
延边朝鲜族自治州(珲春市、延吉市、和龙市、汪清县、龙井市、安图县、敦化市、图们市)
许昌市(建安区、禹州市、鄢陵县、长葛市、魏都区、襄城县)
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临汾市(翼城县、安泽县、吉县、隰县、乡宁县、曲沃县、永和县、襄汾县、古县、侯马市、蒲县、洪洞县、大宁县、尧都区、汾西县、霍州市、浮山县)
赣州市(于都县、崇义县、全南县、赣县区、章贡区、寻乌县、石城县、信丰县、大余县、上犹县、宁都县、龙南市、南康区、会昌县、瑞金市、安远县、定南县、兴国县)
昆明市(寻甸回族彝族自治县、东川区、呈贡区、官渡区、富民县、安宁市、五华区、西山区、盘龙区、宜良县、嵩明县、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县)
杭州市(淳安县、滨江区、余杭区、临安区、钱塘区、富阳区、建德市、桐庐县、拱墅区、萧山区、上城区、西湖区、临平区)
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。
新闻结尾
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