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襄阳市(樊城区、南漳县、枣阳市、老河口市、宜城市、保康县、襄州区、谷城县、襄城区)

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

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

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)  呼和浩特市(赛罕区、和林格尔县、托克托县、武川县、回民区、新城区、土默特左旗、清水河县、玉泉区)

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

淮南市(八公山区、大通区、田家庵区、谢家集区、凤台县、寿县、潘集区)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、精河县、温泉县)

镇江市(句容市、丹阳市、扬中市、丹徒区、京口区、润州区)  百色市(乐业县、那坡县、田阳区、隆林各族自治县、德保县、凌云县、西林县、右江区、平果市、田林县、田东县、靖西市)

防城港市(东兴市、港口区、上思县、防城区)

梅州市(五华县、梅江区、丰顺县、蕉岭县、梅县区、兴宁市、大埔县、平远县)

贺州市(平桂区、八步区、昭平县、富川瑶族自治县、钟山县)

德阳市(中江县、罗江区、旌阳区、什邡市、绵竹市、广汉市)

白城市(镇赉县、洮北区、洮南市、大安市、通榆县)

杭州市(临安区、上城区、桐庐县、钱塘区、拱墅区、萧山区、建德市、西湖区、富阳区、淳安县、滨江区、临平区、余杭区)

陇南市(康县、成县、两当县、宕昌县、徽县、礼县、文县、西和县、武都区)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

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

马鞍山市(当涂县、博望区、含山县、雨山区、和县、花山区)

厦门市(湖里区、思明区、翔安区、同安区、集美区、海沧区)

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

邯郸市(曲周县、永年区、邱县、大名县、肥乡区、临漳县、邯山区、磁县、峰峰矿区、复兴区、成安县、馆陶县、武安市、涉县、广平县、丛台区、鸡泽县、魏县)

遵义市(余庆县、仁怀市、桐梓县、正安县、红花岗区、赤水市、汇川区、绥阳县、凤冈县、习水县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、播州区)

天津市(河北区、河西区、静海区、西青区、宁河区、北辰区、津南区、滨海新区、南开区、和平区、蓟州区、宝坻区、河东区、武清区、东丽区、红桥区)

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

许昌市(建安区、长葛市、鄢陵县、襄城县、禹州市、魏都区)

宿州市(泗县、砀山县、萧县、灵璧县、埇桥区)

广元市(利州区、剑阁县、苍溪县、昭化区、朝天区、旺苍县、青川县)

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韶关市(仁化县、乐昌市、浈江区、曲江区、新丰县、乳源瑶族自治县、始兴县、翁源县、武江区、南雄市)

合肥市(肥西县、肥东县、包河区、庐阳区、瑶海区、长丰县、巢湖市、蜀山区、庐江县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

泉州市(金门县、丰泽区、安溪县、德化县、永春县、鲤城区、晋江市、惠安县、洛江区、泉港区、石狮市、南安市)  贵阳市(清镇市、云岩区、观山湖区、花溪区、开阳县、白云区、修文县、息烽县、南明区、乌当区)

焦作市(解放区、温县、孟州市、中站区、马村区、山阳区、修武县、博爱县、武陟县、沁阳市)

临沂市(兰山区、沂南县、临沭县、蒙阴县、平邑县、兰陵县、郯城县、罗庄区、河东区、沂水县、费县、莒南县)

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

常德市(鼎城区、武陵区、澧县、桃源县、汉寿县、临澧县、安乡县、津市市、石门县)  桂林市(灵川县、临桂区、阳朔县、灌阳县、永福县、兴安县、七星区、平乐县、恭城瑶族自治县、荔浦市、象山区、龙胜各族自治县、秀峰区、资源县、叠彩区、全州县、雁山区)

七台河市(茄子河区、勃利县、新兴区、桃山区)

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

衡水市(饶阳县、冀州区、故城县、阜城县、深州市、景县、桃城区、武邑县、安平县、武强县、枣强县)安顺市(关岭布依族苗族自治县、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)

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

塔城地区(乌苏市、塔城市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、额敏县、裕民县)

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

黄冈市(武穴市、浠水县、罗田县、黄梅县、蕲春县、团风县、英山县、红安县、麻城市、黄州区)

临沧市(凤庆县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、永德县、沧源佤族自治县、临翔区、镇康县)

黑河市(五大连池市、爱辉区、逊克县、嫩江市、孙吴县、北安市)

三门峡市(湖滨区、渑池县、卢氏县、义马市、灵宝市、陕州区)

柳州市(鱼峰区、鹿寨县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳城县、融安县、柳北区、城中区、柳江区、柳南区)

漯河市(郾城区、召陵区、临颍县、舞阳县、源汇区)

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仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

宜宾市(筠连县、叙州区、兴文县、翠屏区、长宁县、高县、江安县、南溪区、珙县、屏山县)

鞍山市(立山区、岫岩满族自治县、海城市、千山区、铁东区、台安县、铁西区)

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

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

　　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。