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厦门市(思明区、海沧区、同安区、湖里区、翔安区、集美区)
塔城地区(塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、乌苏市、沙湾市、裕民县、托里县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、龙山县、吉首市、古丈县、保靖县、凤凰县、泸溪县、永顺县)
萍乡市(上栗县、安源区、芦溪县、湘东区、莲花县)
通辽市(霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、开鲁县、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、库伦旗)
滁州市(琅琊区、全椒县、南谯区、来安县、定远县、明光市、天长市、凤阳县)
汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)
深圳市(龙华区、光明区、宝安区、盐田区、坪山区、龙岗区、南山区、福田区、罗湖区)
济宁市(曲阜市、任城区、鱼台县、邹城市、嘉祥县、金乡县、兖州区、梁山县、汶上县、泗水县、微山县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
绥化市(望奎县、北林区、明水县、兰西县、海伦市、绥棱县、安达市、庆安县、青冈县、肇东市)
喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、叶城县、巴楚县、英吉沙县、疏附县、疏勒县、麦盖提县、岳普湖县、莎车县、伽师县、泽普县)
保定市(定兴县、清苑区、安国市、博野县、莲池区、易县、安新县、涿州市、高阳县、望都县、涞源县、高碑店市、唐县、满城区、定州市、阜平县、雄县、涞水县、竞秀区、徐水区、顺平县、容城县、蠡县、曲阳县)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
九江市(浔阳区、都昌县、修水县、庐山市、共青城市、瑞昌市、德安县、武宁县、湖口县、彭泽县、濂溪区、永修县、柴桑区)
曲靖市(马龙区、富源县、陆良县、宣威市、会泽县、麒麟区、师宗县、罗平县、沾益区)
荆门市(京山市、沙洋县、掇刀区、东宝区、钟祥市)
辽阳市(灯塔市、弓长岭区、太子河区、白塔区、宏伟区、辽阳县、文圣区)
威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)
南充市(顺庆区、营山县、西充县、仪陇县、高坪区、南部县、蓬安县、嘉陵区、阆中市)
运城市(垣曲县、平陆县、新绛县、万荣县、夏县、芮城县、永济市、稷山县、闻喜县、临猗县、绛县、盐湖区、河津市)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
阜新市(海州区、新邱区、清河门区、太平区、彰武县、细河区、阜新蒙古族自治县)
茂名市(电白区、信宜市、高州市、化州市、茂南区)
广州市(越秀区、天河区、白云区、花都区、海珠区、黄埔区、南沙区、荔湾区、从化区、番禺区、增城区)
郴州市(安仁县、苏仙区、桂阳县、资兴市、临武县、宜章县、嘉禾县、汝城县、永兴县、桂东县、北湖区)
巴中市(恩阳区、通江县、平昌县、南江县、巴州区)
江门市(恩平市、新会区、鹤山市、蓬江区、开平市、台山市、江海区)
新乡市(新乡县、牧野区、辉县市、红旗区、卫滨区、原阳县、长垣市、凤泉区、封丘县、延津县、卫辉市、获嘉县)
咸宁市(咸安区、嘉鱼县、通山县、赤壁市、崇阳县、通城县)
西藏自治区
宿迁市(宿豫区、泗阳县、宿城区、沭阳县、泗洪县)
佛山市(顺德区、三水区、禅城区、南海区、高明区)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
绍兴市(新昌县、越城区、上虞区、嵊州市、诸暨市、柯桥区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县、扶余市)
亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)
庆阳市(合水县、镇原县、正宁县、西峰区、宁县、华池县、庆城县、环县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)
太原市(杏花岭区、迎泽区、娄烦县、尖草坪区、清徐县、小店区、晋源区、阳曲县、古交市、万柏林区)
汕头市(潮南区、金平区、澄海区、龙湖区、濠江区、南澳县、潮阳区)
永州市(江华瑶族自治县、冷水滩区、江永县、双牌县、蓝山县、道县、祁阳市、东安县、零陵区、新田县、宁远县)
商洛市(商南县、柞水县、镇安县、商州区、洛南县、山阳县、丹凤县)
阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、若尔盖县、理县、阿坝县、汶川县、小金县、马尔康市、松潘县、金川县、壤塘县、茂县、红原县、黑水县)
金华市(义乌市、磐安县、永康市、武义县、兰溪市、浦江县、东阳市、婺城区、金东区)
贺州市(平桂区、昭平县、八步区、富川瑶族自治县、钟山县)
阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)
渭南市(潼关县、华阴市、韩城市、华州区、富平县、蒲城县、临渭区、白水县、大荔县、合阳县、澄城县)
南宁市(良庆区、马山县、上林县、邕宁区、西乡塘区、兴宁区、横州市、隆安县、宾阳县、武鸣区、江南区、青秀区)
长治市(沁源县、黎城县、壶关县、襄垣县、沁县、潞城区、武乡县、潞州区、上党区、长子县、平顺县、屯留区)
贵港市(港北区、平南县、桂平市、港南区、覃塘区)
莆田市(涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县、城厢区)
广西壮族自治区
铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)
海南藏族自治州(兴海县、贵南县、贵德县、共和县、同德县)
玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、新平彝族傣族自治县、江川区、峨山彝族自治县、通海县、澄江市、红塔区、华宁县)
昌吉回族自治州(呼图壁县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、阜康市、玛纳斯县、吉木萨尔县、奇台县)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、永靖县、康乐县、东乡族自治县、临夏市、广河县、和政县)
双鸭山市(集贤县、友谊县、饶河县、宝清县、宝山区、岭东区、尖山区、四方台区)
淮安市(洪泽区、清江浦区、金湖县、淮安区、涟水县、盱眙县、淮阴区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、乌恰县、阿克陶县)
长沙市(开福区、天心区、望城区、长沙县、岳麓区、雨花区、宁乡市、浏阳市、芙蓉区)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、突泉县、扎赉特旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗)
宁德市(寿宁县、周宁县、福鼎市、古田县、福安市、屏南县、柘荣县、霞浦县、蕉城区)
临汾市(安泽县、襄汾县、隰县、翼城县、古县、尧都区、霍州市、汾西县、大宁县、乡宁县、永和县、洪洞县、吉县、浮山县、曲沃县、蒲县、侯马市)
云浮市(新兴县、郁南县、云城区、云安区、罗定市)
眉山市(青神县、丹棱县、洪雅县、彭山区、仁寿县、东坡区)
本溪市(桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、平山区、明山区)
巴彦淖尔市(磴口县、杭锦后旗、乌拉特前旗、乌拉特后旗、临河区、五原县、乌拉特中旗)
西安市(蓝田县、临潼区、碑林区、阎良区、新城区、灞桥区、长安区、莲湖区、未央区、雁塔区、周至县、鄠邑区、高陵区)
延安市(吴起县、延长县、安塞区、洛川县、延川县、子长市、宝塔区、黄陵县、黄龙县、富县、甘泉县、宜川县、志丹县)
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克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)
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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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