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日照市(五莲县、岚山区、莒县、东港区)

南通市(通州区、如东县、海安市、崇川区、启东市、如皋市、海门区)

滨州市(博兴县、滨城区、邹平市、惠民县、阳信县、无棣县、沾化区)

甘南藏族自治州(迭部县、舟曲县、玛曲县、卓尼县、合作市、夏河县、临潭县、碌曲县)  临汾市(大宁县、侯马市、翼城县、吉县、襄汾县、蒲县、古县、安泽县、汾西县、尧都区、曲沃县、洪洞县、霍州市、浮山县、永和县、隰县、乡宁县)

铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)

宜春市(袁州区、高安市、丰城市、上高县、铜鼓县、宜丰县、奉新县、万载县、靖安县、樟树市)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

三门峡市(卢氏县、义马市、陕州区、灵宝市、湖滨区、渑池县)  楚雄彝族自治州(双柏县、牟定县、大姚县、元谋县、南华县、禄丰市、武定县、永仁县、楚雄市、姚安县)

七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)

崇左市(天等县、江州区、大新县、龙州县、扶绥县、宁明县、凭祥市)

荆州市(石首市、沙市区、洪湖市、江陵县、监利市、荆州区、公安县、松滋市)

乌兰察布市(兴和县、丰镇市、集宁区、卓资县、察哈尔右翼后旗、化德县、察哈尔右翼前旗、凉城县、察哈尔右翼中旗、商都县、四子王旗)

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

安康市(石泉县、汉滨区、镇坪县、汉阴县、宁陕县、白河县、旬阳市、岚皋县、紫阳县、平利县)

东营市(东营区、垦利区、广饶县、利津县、河口区)

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

黄石市(西塞山区、大冶市、铁山区、下陆区、阳新县、黄石港区)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、罗甸县、龙里县、平塘县、三都水族自治县、瓮安县、福泉市、都匀市、荔波县、长顺县、独山县、惠水县)

苏州市(虎丘区、昆山市、相城区、常熟市、吴江区、吴中区、张家港市、太仓市、姑苏区)

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

丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)

甘孜藏族自治州(新龙县、泸定县、乡城县、巴塘县、色达县、丹巴县、康定市、德格县、石渠县、道孚县、甘孜县、九龙县、理塘县、雅江县、得荣县、炉霍县、稻城县、白玉县)

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

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

鞍山市(铁西区、铁东区、海城市、台安县、岫岩满族自治县、千山区、立山区)

通化市(东昌区、集安市、柳河县、通化县、辉南县、梅河口市、二道江区)

衢州市(柯城区、龙游县、江山市、开化县、常山县、衢江区)

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

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

茂名市(信宜市、高州市、化州市、电白区、茂南区)

汕头市(濠江区、澄海区、南澳县、金平区、潮南区、龙湖区、潮阳区)  大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、肇源县、林甸县、大同区、肇州县、龙凤区、让胡路区、萨尔图区)

云浮市(郁南县、云城区、罗定市、云安区、新兴县)

威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)

临夏回族自治州(广河县、临夏县、东乡族自治县、永靖县、和政县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市)渭南市(合阳县、澄城县、华阴市、潼关县、临渭区、韩城市、华州区、富平县、蒲城县、大荔县、白水县)

玉树藏族自治州(治多县、杂多县、称多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县)  枣庄市(台儿庄区、市中区、滕州市、峄城区、山亭区、薛城区)

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

濮阳市(台前县、范县、南乐县、华龙区、清丰县、濮阳县)

固原市(西吉县、彭阳县、泾源县、原州区、隆德县)仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

绍兴市(柯桥区、新昌县、嵊州市、诸暨市、上虞区、越城区)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

达州市(宣汉县、万源市、开江县、渠县、通川区、达川区、大竹县)

汕尾市(城区、海丰县、陆河县、陆丰市)

鹤壁市(鹤山区、淇县、山城区、淇滨区、浚县)

舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)

宁夏回族自治区

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

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

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承德市(兴隆县、滦平县、双滦区、平泉市、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、承德县、宽城满族自治县、隆化县、双桥区)

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

济宁市(鱼台县、汶上县、邹城市、金乡县、嘉祥县、曲阜市、泗水县、任城区、兖州区、梁山县、微山县)

　　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。