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中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

怀化市(中方县、辰溪县、鹤城区、溆浦县、麻阳苗族自治县、会同县、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、沅陵县、新晃侗族自治县)

揭阳市(普宁市、惠来县、揭东区、榕城区、揭西县)

襄阳市(老河口市、保康县、襄城区、枣阳市、宜城市、南漳县、樊城区、襄州区、谷城县)  酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区、肃北蒙古族自治县、玉门市、瓜州县、金塔县)

岳阳市(华容县、岳阳楼区、汨罗市、云溪区、平江县、湘阴县、岳阳县、临湘市、君山区)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)

喀什地区(莎车县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、伽师县、疏附县、泽普县、英吉沙县、叶城县、岳普湖县、巴楚县、疏勒县)上饶市(弋阳县、广信区、玉山县、广丰区、余干县、横峰县、万年县、铅山县、德兴市、信州区、鄱阳县、婺源县)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县、乌兰县)  广安市(华蓥市、前锋区、广安区、武胜县、邻水县、岳池县)

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

延安市(甘泉县、延川县、子长市、宝塔区、志丹县、安塞区、洛川县、吴起县、延长县、黄龙县、宜川县、富县、黄陵县)

佳木斯市(富锦市、抚远市、桦南县、前进区、向阳区、同江市、东风区、郊区、桦川县、汤原县)

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

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

阜新市(细河区、新邱区、清河门区、阜新蒙古族自治县、海州区、太平区、彰武县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

海北藏族自治州(刚察县、海晏县、门源回族自治县、祁连县)

郑州市(巩义市、新密市、二七区、中牟县、新郑市、惠济区、荥阳市、金水区、上街区、管城回族区、登封市、中原区)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

十堰市(竹溪县、茅箭区、丹江口市、竹山县、郧阳区、房县、张湾区、郧西县)

淮北市(相山区、濉溪县、杜集区、烈山区)

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

乌鲁木齐市(达坂城区、头屯河区、天山区、水磨沟区、沙依巴克区、新市区、米东区、乌鲁木齐县)

娄底市(涟源市、双峰县、娄星区、冷水江市、新化县)

张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)

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

黔东南苗族侗族自治州(三穗县、黄平县、凯里市、台江县、丹寨县、锦屏县、从江县、镇远县、榕江县、麻江县、施秉县、黎平县、雷山县、天柱县、剑河县、岑巩县)

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

泸州市(泸县、江阳区、合江县、纳溪区、龙马潭区、叙永县、古蔺县)

菏泽市(定陶区、牡丹区、单县、东明县、成武县、巨野县、曹县、郓城县、鄄城县)

三沙市(西沙区、南沙区)  潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、郾城区、召陵区)

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

梧州市(长洲区、龙圩区、苍梧县、藤县、蒙山县、岑溪市、万秀区)宿州市(灵璧县、萧县、泗县、砀山县、埇桥区)

济宁市(嘉祥县、汶上县、梁山县、兖州区、任城区、鱼台县、邹城市、曲阜市、微山县、金乡县、泗水县)  厦门市(集美区、湖里区、同安区、翔安区、思明区、海沧区)

盘锦市(大洼区、兴隆台区、盘山县、双台子区)

盐城市(阜宁县、亭湖区、东台市、建湖县、大丰区、射阳县、盐都区、响水县、滨海县)

芜湖市(湾沚区、弋江区、鸠江区、南陵县、繁昌区、镜湖区、无为市)安庆市(宿松县、怀宁县、潜山市、宜秀区、望江县、桐城市、迎江区、太湖县、岳西县、大观区)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、陇川县、盈江县、梁河县)

唐山市(丰润区、迁安市、迁西县、曹妃甸区、开平区、玉田县、乐亭县、路北区、滦州市、遵化市、古冶区、路南区、滦南县、丰南区)

随州市(广水市、曾都区、随县)

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

呼和浩特市(玉泉区、和林格尔县、新城区、土默特左旗、回民区、武川县、赛罕区、托克托县、清水河县)

漳州市(南靖县、云霄县、龙海区、东山县、诏安县、龙文区、芗城区、平和县、长泰区、华安县、漳浦县)

锦州市(太和区、凌海市、北镇市、黑山县、义县、古塔区、凌河区)

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

株洲市(醴陵市、渌口区、荷塘区、攸县、天元区、茶陵县、石峰区、炎陵县、芦淞区)

丹东市(凤城市、振兴区、元宝区、宽甸满族自治县、振安区、东港市)

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

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

毕节市(纳雍县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、赫章县、黔西市、大方县、七星关区)

黄山市(黄山区、徽州区、休宁县、黟县、屯溪区、歙县、祁门县)

阳江市(阳东区、江城区、阳春市、阳西县)

朔州市(右玉县、朔城区、平鲁区、怀仁市、应县、山阴县)

　　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。