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凉山彝族自治州(甘洛县、宁南县、越西县、喜德县、德昌县、冕宁县、布拖县、西昌市、普格县、金阳县、会理市、美姑县、会东县、盐源县、木里藏族自治县、雷波县、昭觉县)

汕头市(潮阳区、金平区、潮南区、澄海区、龙湖区、南澳县、濠江区)

衡阳市(珠晖区、衡山县、祁东县、石鼓区、衡阳县、雁峰区、耒阳市、蒸湘区、常宁市、衡东县、南岳区、衡南县)  沈阳市(辽中区、新民市、和平区、铁西区、大东区、沈河区、法库县、于洪区、浑南区、沈北新区、苏家屯区、皇姑区、康平县)

阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、福海县、青河县、富蕴县、布尔津县、阿勒泰市)

许昌市(禹州市、襄城县、建安区、鄢陵县、魏都区、长葛市)

毕节市(织金县、纳雍县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、赫章县、七星关区、大方县)

塔城地区(沙湾市、乌苏市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、额敏县、裕民县)  临沧市(永德县、云县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、镇康县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县)

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

衢州市(衢江区、柯城区、江山市、开化县、常山县、龙游县)

呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、阿荣旗、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、扎兰屯市、根河市、陈巴尔虎旗、牙克石市、海拉尔区)

湘潭市(湘乡市、韶山市、雨湖区、湘潭县、岳塘区)

锦州市(凌河区、黑山县、太和区、北镇市、凌海市、古塔区、义县)

邢台市(沙河市、清河县、巨鹿县、广宗县、临西县、临城县、南和区、新河县、襄都区、隆尧县、南宫市、信都区、平乡县、任泽区、内丘县、柏乡县、宁晋县、威县)

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

张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、高台县、民乐县、甘州区)

钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)

海口市(秀英区、美兰区、龙华区、琼山区)

辽阳市(辽阳县、太子河区、灯塔市、文圣区、宏伟区、白塔区、弓长岭区)

安庆市(岳西县、大观区、迎江区、潜山市、宜秀区、太湖县、宿松县、怀宁县、桐城市、望江县)

白山市(抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、江源区)

贵港市(平南县、港北区、桂平市、覃塘区、港南区)

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

宜春市(樟树市、宜丰县、丰城市、奉新县、袁州区、高安市、万载县、铜鼓县、上高县、靖安县)

大同市(平城区、灵丘县、云冈区、广灵县、天镇县、阳高县、左云县、新荣区、浑源县、云州区)

澳门特别行政区

黔南布依族苗族自治州(罗甸县、龙里县、都匀市、惠水县、福泉市、荔波县、独山县、三都水族自治县、平塘县、瓮安县、贵定县、长顺县)

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连云港市(灌南县、灌云县、海州区、连云区、赣榆区、东海县)

孝感市(孝昌县、安陆市、汉川市、云梦县、应城市、大悟县、孝南区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)  德阳市(广汉市、罗江区、旌阳区、什邡市、绵竹市、中江县)

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

肇庆市(四会市、封开县、鼎湖区、广宁县、端州区、高要区、怀集县、德庆县)

唐山市(滦州市、古冶区、路北区、丰南区、路南区、遵化市、开平区、迁安市、曹妃甸区、玉田县、迁西县、滦南县、乐亭县、丰润区)合肥市(肥西县、巢湖市、肥东县、包河区、长丰县、庐江县、瑶海区、庐阳区、蜀山区)

五指山市(乐东黎族自治县、东方市、万宁市、定安县、琼海市、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、澄迈县、临高县、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、文昌市)  四平市(铁西区、伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁东区)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

鞍山市(立山区、岫岩满族自治县、千山区、台安县、铁西区、铁东区、海城市)

鹤岗市(向阳区、兴山区、南山区、工农区、东山区、兴安区、绥滨县、萝北县)湘西土家族苗族自治州(永顺县、泸溪县、吉首市、凤凰县、古丈县、保靖县、花垣县、龙山县)

温州市(泰顺县、乐清市、瑞安市、永嘉县、苍南县、文成县、鹿城区、瓯海区、洞头区、龙湾区、平阳县、龙港市)

榆林市(横山区、定边县、子洲县、神木市、府谷县、佳县、吴堡县、清涧县、榆阳区、靖边县、米脂县、绥德县)

黄山市(祁门县、黄山区、黟县、休宁县、屯溪区、徽州区、歙县)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

松原市(扶余市、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)

巴中市(巴州区、平昌县、通江县、恩阳区、南江县)

抚州市(临川区、金溪县、崇仁县、广昌县、南丰县、黎川县、南城县、宜黄县、乐安县、东乡区、资溪县)

郴州市(苏仙区、桂阳县、桂东县、永兴县、嘉禾县、北湖区、安仁县、资兴市、临武县、宜章县、汝城县)

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蚌埠市(龙子湖区、固镇县、淮上区、怀远县、蚌山区、五河县、禹会区)

那曲市(比如县、班戈县、申扎县、尼玛县、安多县、双湖县、嘉黎县、索县、聂荣县、巴青县、色尼区)

常州市(武进区、新北区、钟楼区、天宁区、溧阳市、金坛区)

淄博市(张店区、沂源县、淄川区、高青县、周村区、桓台县、临淄区、博山区)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

南宁市(青秀区、良庆区、横州市、上林县、兴宁区、隆安县、马山县、江南区、西乡塘区、武鸣区、邕宁区、宾阳县)

　　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。