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伊犁哈萨克自治州(霍城县、特克斯县、伊宁市、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、昭苏县、巩留县、伊宁县、新源县、尼勒克县)

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

营口市(大石桥市、西市区、鲅鱼圈区、老边区、站前区、盖州市)

内江市(威远县、市中区、资中县、隆昌市、东兴区)  新乡市(新乡县、牧野区、延津县、封丘县、红旗区、原阳县、卫辉市、获嘉县、辉县市、长垣市、卫滨区、凤泉区)

湘西土家族苗族自治州(吉首市、龙山县、古丈县、凤凰县、花垣县、保靖县、泸溪县、永顺县)

鞍山市(海城市、铁西区、岫岩满族自治县、铁东区、台安县、千山区、立山区)

广西壮族自治区

中山市  武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)

宿州市(砀山县、灵璧县、萧县、埇桥区、泗县)

南充市(南部县、嘉陵区、营山县、仪陇县、蓬安县、阆中市、顺庆区、西充县、高坪区)

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

平凉市(崇信县、灵台县、泾川县、静宁县、崆峒区、庄浪县、华亭市)

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

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

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

崇左市(龙州县、天等县、江州区、宁明县、扶绥县、凭祥市、大新县)

贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、昭平县、八步区、平桂区)

汕头市(龙湖区、南澳县、潮南区、澄海区、濠江区、金平区、潮阳区)

无锡市(江阴市、宜兴市、惠山区、锡山区、梁溪区、新吴区、滨湖区)

铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)

肇庆市(封开县、德庆县、广宁县、鼎湖区、高要区、端州区、四会市、怀集县)

临夏回族自治州(临夏县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、永靖县、广河县、康乐县、临夏市)

日喀则市(仲巴县、聂拉木县、萨嘎县、南木林县、江孜县、萨迦县、白朗县、岗巴县、吉隆县、桑珠孜区、定结县、定日县、亚东县、昂仁县、康马县、仁布县、谢通门县、拉孜县)

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

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

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县)

来宾市(象州县、合山市、兴宾区、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县)

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珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

阜阳市(界首市、太和县、颍东区、临泉县、颍州区、颍上县、阜南县、颍泉区)

石河子市(北屯市、图木舒克市、新星市、可克达拉市、胡杨河市、白杨市、铁门关市、双河市、五家渠市、昆玉市、阿拉尔市)

漯河市(临颍县、郾城区、召陵区、舞阳县、源汇区)  焦作市(温县、解放区、马村区、修武县、山阳区、孟州市、博爱县、沁阳市、中站区、武陟县)

阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、茂县、马尔康市、红原县、松潘县、九寨沟县、阿坝县、若尔盖县、金川县、理县、小金县、汶川县、黑水县)

永州市(宁远县、江永县、双牌县、零陵区、江华瑶族自治县、新田县、祁阳市、冷水滩区、东安县、蓝山县、道县)

昆明市(石林彝族自治县、五华区、西山区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、晋宁区、安宁市、寻甸回族彝族自治县、东川区、宜良县、盘龙区、官渡区、呈贡区、嵩明县)萍乡市(安源区、芦溪县、莲花县、湘东区、上栗县)

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县、朝阳县、龙城区、北票市、双塔区)  桂林市(龙胜各族自治县、灵川县、叠彩区、资源县、恭城瑶族自治县、阳朔县、临桂区、灌阳县、荔浦市、平乐县、秀峰区、全州县、七星区、兴安县、永福县、雁山区、象山区)

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

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、建始县、巴东县、宣恩县、鹤峰县、利川市、恩施市、来凤县)

眉山市(洪雅县、青神县、东坡区、彭山区、丹棱县、仁寿县)海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、德令哈市、茫崖市、都兰县、天峻县、乌兰县)

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

洛阳市(洛龙区、新安县、汝阳县、涧西区、伊川县、宜阳县、栾川县、老城区、偃师区、嵩县、西工区、洛宁县、瀍河回族区、孟津区)

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

烟台市(栖霞市、莱州市、莱阳市、招远市、福山区、龙口市、芝罘区、蓬莱区、海阳市、牟平区、莱山区)

五指山市(昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、定安县、陵水黎族自治县、文昌市、屯昌县、东方市、临高县、保亭黎族苗族自治县、琼海市、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、澄迈县、万宁市)

长沙市(雨花区、芙蓉区、望城区、岳麓区、宁乡市、天心区、长沙县、浏阳市、开福区)

三门峡市(渑池县、湖滨区、义马市、灵宝市、陕州区、卢氏县)

泉州市(晋江市、金门县、安溪县、丰泽区、南安市、泉港区、惠安县、石狮市、永春县、德化县、鲤城区、洛江区)

梅州市(大埔县、梅江区、丰顺县、五华县、平远县、蕉岭县、梅县区、兴宁市)

陇南市(徽县、宕昌县、礼县、武都区、成县、两当县、文县、西和县、康县)

益阳市(安化县、南县、资阳区、沅江市、桃江县、赫山区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

江门市(新会区、蓬江区、鹤山市、台山市、恩平市、江海区、开平市)

济源市

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)

　　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。