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白银市(平川区、景泰县、靖远县、白银区、会宁县)

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

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

阳泉市(矿区、郊区、平定县、城区、盂县)  辽阳市(宏伟区、太子河区、灯塔市、辽阳县、白塔区、文圣区、弓长岭区)

锦州市(北镇市、凌海市、义县、太和区、凌河区、黑山县、古塔区)

岳阳市(云溪区、临湘市、华容县、君山区、岳阳楼区、湘阴县、岳阳县、平江县、汨罗市)

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

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

固原市(原州区、彭阳县、隆德县、泾源县、西吉县)

葫芦岛市(龙港区、建昌县、兴城市、连山区、南票区、绥中县)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

东营市(河口区、广饶县、东营区、利津县、垦利区)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、盈江县、芒市、陇川县、瑞丽市)

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

庆阳市(环县、正宁县、庆城县、镇原县、宁县、合水县、华池县、西峰区)

牡丹江市(宁安市、林口县、海林市、阳明区、穆棱市、爱民区、东宁市、西安区、绥芬河市、东安区)

河源市(和平县、源城区、紫金县、连平县、龙川县、东源县)

株洲市(攸县、醴陵市、荷塘区、茶陵县、石峰区、天元区、炎陵县、渌口区、芦淞区)

菏泽市(东明县、单县、巨野县、曹县、郓城县、定陶区、牡丹区、鄄城县、成武县)

长治市(屯留区、平顺县、长子县、襄垣县、沁源县、沁县、武乡县、潞城区、黎城县、潞州区、壶关县、上党区)

楚雄彝族自治州(姚安县、武定县、大姚县、楚雄市、禄丰市、元谋县、永仁县、牟定县、双柏县、南华县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

衡阳市(衡南县、衡山县、衡阳县、蒸湘区、常宁市、衡东县、珠晖区、雁峰区、南岳区、石鼓区、耒阳市、祁东县)

呼和浩特市(托克托县、武川县、清水河县、玉泉区、新城区、土默特左旗、赛罕区、和林格尔县、回民区)

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

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林芝市(工布江达县、巴宜区、波密县、察隅县、墨脱县、米林市、朗县)

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玉树藏族自治州(称多县、曲麻莱县、治多县、杂多县、囊谦县、玉树市)

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

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

天津市(静海区、红桥区、西青区、津南区、北辰区、河西区、宁河区、蓟州区、和平区、东丽区、河北区、河东区、南开区、武清区、宝坻区、滨海新区)  台州市(玉环市、椒江区、天台县、温岭市、临海市、三门县、黄岩区、仙居县、路桥区)

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

贺州市(昭平县、平桂区、八步区、钟山县、富川瑶族自治县)

信阳市(浉河区、固始县、平桥区、淮滨县、新县、罗山县、息县、商城县、潢川县、光山县)咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、通山县、咸安区、赤壁市、通城县)

通化市(东昌区、柳河县、梅河口市、集安市、通化县、辉南县、二道江区)  沧州市(沧县、南皮县、河间市、运河区、献县、海兴县、东光县、吴桥县、黄骅市、新华区、肃宁县、青县、孟村回族自治县、盐山县、泊头市、任丘市)

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

攀枝花市(东区、仁和区、盐边县、米易县、西区)

克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)六盘水市(钟山区、水城区、六枝特区、盘州市)

巴中市(巴州区、南江县、平昌县、恩阳区、通江县)

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

舟山市(岱山县、嵊泗县、定海区、普陀区)

阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)

商洛市(洛南县、丹凤县、山阳县、镇安县、商州区、商南县、柞水县)

西宁市(湟中区、城西区、湟源县、城东区、大通回族土族自治县、城中区、城北区)

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

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

四平市(梨树县、铁东区、铁西区、伊通满族自治县、双辽市)

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

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

海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)

新余市(分宜县、渝水区)

钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)

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

吴忠市(盐池县、青铜峡市、同心县、红寺堡区、利通区)

　　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。