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朝阳市(朝阳县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县、北票市、龙城区)

渭南市(澄城县、韩城市、临渭区、富平县、华阴市、华州区、白水县、潼关县、大荔县、合阳县、蒲城县)

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

贵阳市(花溪区、息烽县、白云区、观山湖区、修文县、清镇市、云岩区、乌当区、开阳县、南明区)  临汾市(尧都区、安泽县、霍州市、浮山县、曲沃县、洪洞县、襄汾县、汾西县、乡宁县、侯马市、古县、吉县、蒲县、隰县、永和县、大宁县、翼城县)

襄阳市(枣阳市、樊城区、谷城县、南漳县、襄城区、保康县、宜城市、老河口市、襄州区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

大连市(西岗区、瓦房店市、普兰店区、金州区、甘井子区、沙河口区、中山区、庄河市、旅顺口区、长海县)

葫芦岛市(南票区、建昌县、绥中县、连山区、兴城市、龙港区)  德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、梁河县、盈江县、芒市)

辽源市(东丰县、东辽县、西安区、龙山区)

怀化市(鹤城区、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、中方县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、芷江侗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县、辰溪县、会同县)

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

衢州市(衢江区、龙游县、柯城区、常山县、江山市、开化县)

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

漯河市(郾城区、源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县)

上饶市(横峰县、万年县、德兴市、铅山县、玉山县、弋阳县、信州区、余干县、婺源县、鄱阳县、广信区、广丰区)

临沧市(沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、永德县、镇康县、云县、凤庆县、临翔区)

甘南藏族自治州(碌曲县、舟曲县、卓尼县、合作市、玛曲县、临潭县、迭部县、夏河县)

泰州市(高港区、海陵区、兴化市、姜堰区、泰兴市、靖江市)

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

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

驻马店市(泌阳县、西平县、驿城区、上蔡县、新蔡县、正阳县、遂平县、确山县、汝南县、平舆县)

鞍山市(岫岩满族自治县、台安县、海城市、立山区、铁西区、千山区、铁东区)

宣城市(广德市、宁国市、郎溪县、宣州区、旌德县、绩溪县、泾县)

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

鸡西市(密山市、鸡冠区、麻山区、梨树区、滴道区、恒山区、虎林市、城子河区、鸡东县)

广安市(岳池县、邻水县、武胜县、广安区、华蓥市、前锋区)

芜湖市(弋江区、无为市、繁昌区、鸠江区、南陵县、湾沚区、镜湖区)

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克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿克陶县、阿合奇县)

达州市(万源市、通川区、渠县、宣汉县、达川区、大竹县、开江县)

广元市(利州区、苍溪县、朝天区、旺苍县、昭化区、青川县、剑阁县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)  宁德市(寿宁县、福安市、屏南县、蕉城区、霞浦县、柘荣县、古田县、福鼎市、周宁县)

青岛市(莱西市、市北区、黄岛区、李沧区、城阳区、胶州市、平度市、即墨区、市南区、崂山区)

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

儋州市丹东市(东港市、振兴区、宽甸满族自治县、元宝区、振安区、凤城市)

兰州市(皋兰县、城关区、永登县、七里河区、安宁区、西固区、红古区、榆中县)  楚雄彝族自治州(楚雄市、永仁县、双柏县、武定县、姚安县、南华县、元谋县、禄丰市、大姚县、牟定县)

潍坊市(寒亭区、寿光市、昌乐县、奎文区、高密市、坊子区、诸城市、青州市、昌邑市、安丘市、潍城区、临朐县)

黄山市(休宁县、歙县、祁门县、徽州区、黟县、屯溪区、黄山区)

平顶山市(叶县、宝丰县、新华区、湛河区、卫东区、舞钢市、鲁山县、郏县、石龙区、汝州市)梧州市(蒙山县、岑溪市、龙圩区、长洲区、苍梧县、藤县、万秀区)

赤峰市(巴林右旗、巴林左旗、克什克腾旗、喀喇沁旗、元宝山区、红山区、林西县、宁城县、敖汉旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、松山区)

雅安市(宝兴县、石棉县、芦山县、雨城区、名山区、汉源县、荥经县、天全县)

许昌市(建安区、禹州市、魏都区、襄城县、长葛市、鄢陵县)

庆阳市(华池县、环县、宁县、合水县、庆城县、正宁县、镇原县、西峰区)

益阳市(桃江县、南县、赫山区、资阳区、沅江市、安化县)

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本溪市(平山区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、明山区、溪湖区)

枣庄市(峄城区、滕州市、台儿庄区、山亭区、薛城区、市中区)

邯郸市(大名县、武安市、肥乡区、丛台区、成安县、邱县、广平县、鸡泽县、魏县、涉县、峰峰矿区、曲周县、邯山区、复兴区、永年区、馆陶县、磁县、临漳县)

娄底市(涟源市、冷水江市、新化县、娄星区、双峰县)

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柳州市(三江侗族自治县、柳北区、融水苗族自治县、柳南区、城中区、柳江区、柳城县、融安县、鹿寨县、鱼峰区)

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

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

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

　　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。