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滨州市(博兴县、惠民县、无棣县、滨城区、沾化区、邹平市、阳信县)

铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)  九江市(共青城市、都昌县、彭泽县、庐山市、柴桑区、武宁县、浔阳区、瑞昌市、修水县、濂溪区、德安县、湖口县、永修县)

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

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

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

宁夏回族自治区  湛江市(廉江市、霞山区、徐闻县、遂溪县、赤坎区、麻章区、雷州市、吴川市、坡头区)

林芝市(工布江达县、巴宜区、察隅县、墨脱县、米林市、朗县、波密县)

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

玉溪市(通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、华宁县、峨山彝族自治县、江川区、新平彝族傣族自治县、易门县、红塔区)

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

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

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

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

包头市(青山区、石拐区、九原区、东河区、土默特右旗、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、固阳县)

红河哈尼族彝族自治州(个旧市、建水县、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、河口瑶族自治县、蒙自市、绿春县、石屏县、泸西县、红河县、元阳县、弥勒市)

西藏自治区

三明市(清流县、永安市、将乐县、建宁县、沙县区、宁化县、明溪县、大田县、三元区、泰宁县、尤溪县)

惠州市(惠城区、龙门县、博罗县、惠东县、惠阳区)

阜阳市(颍东区、太和县、阜南县、颍州区、界首市、临泉县、颍上县、颍泉区)

白银市(景泰县、靖远县、平川区、会宁县、白银区)

蚌埠市(怀远县、蚌山区、固镇县、龙子湖区、淮上区、五河县、禹会区)

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

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

海南藏族自治州(共和县、同德县、贵德县、兴海县、贵南县)

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

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百色市(乐业县、靖西市、德保县、右江区、平果市、田东县、隆林各族自治县、西林县、田林县、那坡县、田阳区、凌云县)

拉萨市(墨竹工卡县、林周县、达孜区、当雄县、堆龙德庆区、尼木县、曲水县、城关区)

周口市(扶沟县、川汇区、鹿邑县、太康县、淮阳区、项城市、沈丘县、郸城县、商水县、西华县)

大同市(新荣区、云州区、广灵县、浑源县、平城区、天镇县、阳高县、左云县、云冈区、灵丘县)  邯郸市(邯山区、涉县、鸡泽县、曲周县、大名县、武安市、馆陶县、峰峰矿区、肥乡区、邱县、临漳县、魏县、成安县、广平县、复兴区、永年区、磁县、丛台区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)

长春市(德惠市、绿园区、朝阳区、宽城区、公主岭市、九台区、榆树市、二道区、农安县、双阳区、南关区)

汉中市(勉县、西乡县、洋县、佛坪县、镇巴县、汉台区、留坝县、略阳县、城固县、南郑区、宁强县)北京市(房山区、大兴区、怀柔区、延庆区、丰台区、朝阳区、海淀区、昌平区、通州区、平谷区、顺义区、石景山区、东城区、西城区、密云区、门头沟区)

绵阳市(安州区、三台县、梓潼县、平武县、盐亭县、游仙区、北川羌族自治县、涪城区、江油市)  保定市(竞秀区、涞水县、满城区、博野县、莲池区、定州市、望都县、高阳县、曲阳县、涞源县、涿州市、定兴县、徐水区、清苑区、雄县、安新县、阜平县、蠡县、安国市、顺平县、容城县、高碑店市、易县、唐县)

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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。