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潍坊市(昌乐县、青州市、高密市、安丘市、潍城区、寒亭区、寿光市、昌邑市、坊子区、奎文区、临朐县、诸城市)

淮南市(谢家集区、大通区、寿县、凤台县、八公山区、田家庵区、潘集区)

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

合肥市(蜀山区、庐阳区、庐江县、包河区、肥东县、巢湖市、瑶海区、长丰县、肥西县)  太原市(古交市、晋源区、娄烦县、小店区、万柏林区、清徐县、杏花岭区、阳曲县、尖草坪区、迎泽区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

晋中市(昔阳县、左权县、和顺县、介休市、寿阳县、榆社县、灵石县、太谷区、平遥县、榆次区、祁县)

扬州市(邗江区、江都区、宝应县、仪征市、广陵区、高邮市)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)  佛山市(顺德区、禅城区、南海区、三水区、高明区)

泰安市(泰山区、宁阳县、肥城市、东平县、新泰市、岱岳区)

中山市

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

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

咸阳市(武功县、礼泉县、三原县、杨陵区、长武县、乾县、旬邑县、渭城区、淳化县、兴平市、秦都区、永寿县、泾阳县、彬州市)

荆门市(东宝区、沙洋县、京山市、掇刀区、钟祥市)

阳泉市(城区、郊区、平定县、矿区、盂县)

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

玉树藏族自治州(治多县、称多县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县)

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

丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县)

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

抚顺市(新宾满族自治县、抚顺县、新抚区、望花区、清原满族自治县、顺城区、东洲区)

湘潭市(岳塘区、雨湖区、湘乡市、韶山市、湘潭县)

白银市(会宁县、景泰县、靖远县、白银区、平川区)

丽水市(缙云县、莲都区、松阳县、庆元县、云和县、龙泉市、青田县、景宁畲族自治县、遂昌县)

常德市(汉寿县、石门县、临澧县、安乡县、津市市、澧县、桃源县、武陵区、鼎城区)

葫芦岛市(龙港区、绥中县、连山区、建昌县、兴城市、南票区)

铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)

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玉林市(博白县、陆川县、容县、玉州区、福绵区、北流市、兴业县)

雅安市(石棉县、宝兴县、天全县、芦山县、雨城区、名山区、汉源县、荥经县)

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

临汾市(永和县、乡宁县、浮山县、大宁县、曲沃县、翼城县、古县、霍州市、襄汾县、洪洞县、安泽县、侯马市、隰县、尧都区、汾西县、蒲县、吉县)  韶关市(南雄市、乐昌市、新丰县、武江区、始兴县、曲江区、仁化县、浈江区、乳源瑶族自治县、翁源县)

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

淄博市(沂源县、临淄区、博山区、张店区、淄川区、周村区、高青县、桓台县)

兰州市(西固区、城关区、安宁区、红古区、皋兰县、七里河区、榆中县、永登县)呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、额尔古纳市、扎兰屯市、海拉尔区、牙克石市、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、阿荣旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、满洲里市)

西藏自治区  本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、平山区、南芬区、溪湖区)

乐山市(井研县、金口河区、五通桥区、马边彝族自治县、沙湾区、峨眉山市、沐川县、峨边彝族自治县、犍为县、市中区、夹江县)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

周口市(项城市、商水县、扶沟县、川汇区、鹿邑县、西华县、太康县、淮阳区、郸城县、沈丘县)黔南布依族苗族自治州(平塘县、福泉市、瓮安县、长顺县、龙里县、都匀市、惠水县、荔波县、三都水族自治县、罗甸县、独山县、贵定县)

清远市(阳山县、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、清新区、清城区、连州市、英德市)

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

广安市(广安区、前锋区、岳池县、华蓥市、武胜县、邻水县)

长沙市(长沙县、开福区、天心区、望城区、浏阳市、芙蓉区、岳麓区、宁乡市、雨花区)

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

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

遂宁市(船山区、大英县、安居区、蓬溪县、射洪市)

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

南通市(如东县、崇川区、如皋市、启东市、通州区、海门区、海安市)

池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县)

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

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

四平市(梨树县、铁东区、铁西区、伊通满族自治县、双辽市)

大连市(西岗区、庄河市、沙河口区、普兰店区、金州区、中山区、长海县、旅顺口区、瓦房店市、甘井子区)

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

黄石市(阳新县、西塞山区、下陆区、铁山区、大冶市、黄石港区)

　　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。