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巴彦淖尔市(乌拉特中旗、乌拉特后旗、杭锦后旗、五原县、临河区、乌拉特前旗、磴口县)

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

通辽市(开鲁县、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市、库伦旗)

南平市(松溪县、浦城县、建瓯市、光泽县、邵武市、延平区、建阳区、武夷山市、政和县、顺昌县)  安康市(岚皋县、石泉县、宁陕县、白河县、汉阴县、镇坪县、平利县、紫阳县、汉滨区、旬阳市)

宁波市(余姚市、鄞州区、北仑区、江北区、慈溪市、奉化区、海曙区、宁海县、镇海区、象山县)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

宿州市(灵璧县、砀山县、萧县、埇桥区、泗县)  新乡市(卫滨区、红旗区、牧野区、封丘县、凤泉区、卫辉市、获嘉县、新乡县、原阳县、辉县市、长垣市、延津县)

河源市(和平县、源城区、紫金县、东源县、龙川县、连平县)

阳泉市(郊区、盂县、矿区、城区、平定县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

本溪市(溪湖区、桓仁满族自治县、明山区、南芬区、本溪满族自治县、平山区)

通化市(集安市、东昌区、通化县、梅河口市、二道江区、柳河县、辉南县)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、西秀区、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)

宿迁市(沭阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区、泗阳县)

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

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

阳江市(阳东区、江城区、阳春市、阳西县)

内蒙古自治区

泰州市(高港区、海陵区、姜堰区、靖江市、泰兴市、兴化市)

台州市(黄岩区、天台县、温岭市、仙居县、临海市、三门县、路桥区、椒江区、玉环市)

景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)

自贡市(荣县、沿滩区、富顺县、自流井区、大安区、贡井区)

定西市(岷县、渭源县、临洮县、安定区、陇西县、通渭县、漳县)

香港特别行政区

喀什地区(巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、麦盖提县、泽普县、疏勒县、喀什市、岳普湖县、英吉沙县、疏附县、叶城县、伽师县)

衡水市(武邑县、景县、枣强县、冀州区、饶阳县、桃城区、安平县、故城县、阜城县、深州市、武强县)

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西藏自治区

锦州市(黑山县、太和区、凌海市、义县、北镇市、古塔区、凌河区)

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

吕梁市(兴县、离石区、交口县、孝义市、柳林县、文水县、临县、交城县、岚县、石楼县、汾阳市、中阳县、方山县)  松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区、长岭县)

枣庄市(薛城区、滕州市、峄城区、山亭区、市中区、台儿庄区)

伊春市(铁力市、友好区、嘉荫县、伊美区、大箐山县、汤旺县、乌翠区、丰林县、南岔县、金林区)

济源市锡林郭勒盟(镶黄旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、多伦县、正蓝旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、太仆寺旗、阿巴嘎旗、正镶白旗)

深圳市(罗湖区、宝安区、龙华区、龙岗区、光明区、福田区、南山区、坪山区、盐田区)  上饶市(铅山县、信州区、婺源县、广丰区、广信区、余干县、玉山县、鄱阳县、德兴市、万年县、弋阳县、横峰县)

泸州市(合江县、叙永县、江阳区、龙马潭区、泸县、纳溪区、古蔺县)

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

揭阳市(惠来县、揭东区、揭西县、榕城区、普宁市)哈尔滨市(平房区、依兰县、木兰县、宾县、香坊区、道里区、双城区、巴彦县、方正县、呼兰区、松北区、阿城区、通河县、南岗区、延寿县、五常市、尚志市、道外区)

嘉峪关市

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县)

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

晋城市(泽州县、城区、高平市、陵川县、沁水县、阳城县)

海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)

阜阳市(阜南县、颍泉区、界首市、颍东区、临泉县、太和县、颍州区、颍上县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

运城市(临猗县、新绛县、闻喜县、垣曲县、盐湖区、绛县、芮城县、河津市、万荣县、稷山县、永济市、夏县、平陆县)

阿里地区(噶尔县、革吉县、普兰县、改则县、札达县、日土县、措勤县)

十堰市(丹江口市、竹山县、郧西县、茅箭区、房县、郧阳区、竹溪县、张湾区)

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

兰州市(安宁区、红古区、榆中县、西固区、七里河区、皋兰县、永登县、城关区)

吉林市(昌邑区、舒兰市、龙潭区、桦甸市、蛟河市、磐石市、丰满区、船营区、永吉县)

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

　　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。