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资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

西安市(长安区、新城区、灞桥区、雁塔区、碑林区、阎良区、高陵区、鄠邑区、未央区、临潼区、莲湖区、周至县、蓝田县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)  黑河市(逊克县、爱辉区、孙吴县、嫩江市、五大连池市、北安市)

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

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

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

许昌市(鄢陵县、建安区、长葛市、魏都区、禹州市、襄城县)  连云港市(东海县、海州区、赣榆区、灌南县、灌云县、连云区)

商丘市(柘城县、宁陵县、梁园区、夏邑县、永城市、睢县、虞城县、民权县、睢阳区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

福州市(台江区、连江县、仓山区、罗源县、闽侯县、闽清县、鼓楼区、晋安区、马尾区、平潭县、福清市、永泰县、长乐区)

锦州市(凌河区、黑山县、凌海市、义县、北镇市、古塔区、太和区)

南京市(玄武区、秦淮区、建邺区、雨花台区、栖霞区、高淳区、浦口区、江宁区、六合区、溧水区、鼓楼区)

商洛市(洛南县、商南县、柞水县、镇安县、山阳县、丹凤县、商州区)

铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)

无锡市(新吴区、锡山区、滨湖区、梁溪区、江阴市、宜兴市、惠山区)

巴音郭楞蒙古自治州(和静县、库尔勒市、焉耆回族自治县、和硕县、且末县、尉犁县、轮台县、若羌县、博湖县)

惠州市(惠阳区、博罗县、惠东县、龙门县、惠城区)

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

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

池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)

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

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

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

濮阳市(华龙区、濮阳县、南乐县、台前县、清丰县、范县)

沈阳市(沈河区、于洪区、沈北新区、辽中区、铁西区、皇姑区、和平区、康平县、浑南区、苏家屯区、法库县、大东区、新民市)

莆田市(秀屿区、荔城区、仙游县、城厢区、涵江区)

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

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

文山壮族苗族自治州(砚山县、马关县、麻栗坡县、文山市、西畴县、广南县、丘北县、富宁县)  晋中市(榆次区、平遥县、祁县、太谷区、介休市、和顺县、寿阳县、昔阳县、榆社县、灵石县、左权县)

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

海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)

广元市(剑阁县、利州区、朝天区、青川县、苍溪县、昭化区、旺苍县)眉山市(东坡区、洪雅县、仁寿县、彭山区、青神县、丹棱县)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县)  乌鲁木齐市(头屯河区、新市区、天山区、米东区、水磨沟区、沙依巴克区、达坂城区、乌鲁木齐县)

白城市(镇赉县、洮南市、通榆县、洮北区、大安市)

镇江市(丹徒区、句容市、润州区、丹阳市、扬中市、京口区)

阳泉市(平定县、矿区、盂县、郊区、城区)厦门市(思明区、集美区、同安区、翔安区、海沧区、湖里区)

三门峡市(义马市、渑池县、湖滨区、灵宝市、陕州区、卢氏县)

芜湖市(鸠江区、湾沚区、繁昌区、弋江区、无为市、南陵县、镜湖区)

荆门市(掇刀区、沙洋县、钟祥市、东宝区、京山市)

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、甘德县、玛多县、久治县、班玛县)

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

宝鸡市(千阳县、岐山县、凤翔区、扶风县、金台区、眉县、太白县、麟游县、凤县、陇县、渭滨区、陈仓区)

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

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

景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)

曲靖市(沾益区、罗平县、富源县、马龙区、陆良县、麒麟区、宣威市、会泽县、师宗县)

绵阳市(游仙区、涪城区、平武县、梓潼县、盐亭县、三台县、安州区、江油市、北川羌族自治县)

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

防城港市(东兴市、港口区、防城区、上思县)

安阳市(安阳县、滑县、林州市、殷都区、龙安区、北关区、内黄县、汤阴县、文峰区)

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、阿拉山口市、温泉县)

昌吉回族自治州(吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县、阜康市、呼图壁县、昌吉市)

　　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。