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

十堰市(郧西县、郧阳区、丹江口市、竹溪县、张湾区、房县、竹山县、茅箭区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)  贵港市(覃塘区、平南县、港南区、桂平市、港北区)

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

晋中市(榆次区、寿阳县、左权县、介休市、昔阳县、太谷区、榆社县、平遥县、祁县、和顺县、灵石县)

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

宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿豫区、泗阳县、宿城区)  巴彦淖尔市(乌拉特后旗、五原县、乌拉特前旗、乌拉特中旗、杭锦后旗、磴口县、临河区)

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

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

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

温州市(瑞安市、平阳县、文成县、龙港市、泰顺县、龙湾区、乐清市、瓯海区、鹿城区、永嘉县、苍南县、洞头区)

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

辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)

广西壮族自治区

鞍山市(铁东区、铁西区、千山区、海城市、台安县、立山区、岫岩满族自治县)

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

三门峡市(灵宝市、湖滨区、义马市、卢氏县、陕州区、渑池县)

盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)

芜湖市(弋江区、南陵县、鸠江区、镜湖区、湾沚区、繁昌区、无为市)

上海市(黄浦区、徐汇区、浦东新区、宝山区、杨浦区、松江区、闵行区、普陀区、虹口区、嘉定区、长宁区、奉贤区、青浦区、崇明区、静安区、金山区)

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

阜阳市(太和县、颍上县、临泉县、阜南县、界首市、颍泉区、颍东区、颍州区)

晋城市(泽州县、阳城县、沁水县、陵川县、高平市、城区)

张家界市(武陵源区、永定区、桑植县、慈利县)

忻州市(静乐县、五寨县、岢岚县、偏关县、定襄县、河曲县、繁峙县、忻府区、代县、原平市、宁武县、神池县、保德县、五台县)

舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)

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文山壮族苗族自治州(富宁县、麻栗坡县、丘北县、文山市、西畴县、马关县、广南县、砚山县)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、治多县、玉树市、杂多县、囊谦县)

成都市(温江区、大邑县、锦江区、都江堰市、青白江区、双流区、郫都区、蒲江县、成华区、新都区、邛崃市、崇州市、龙泉驿区、金牛区、简阳市、彭州市、新津区、武侯区、青羊区、金堂县)

合肥市(肥东县、肥西县、长丰县、包河区、巢湖市、庐阳区、瑶海区、蜀山区、庐江县)  白山市(抚松县、浑江区、临江市、江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县)

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

和田地区(于田县、墨玉县、和田县、和田市、民丰县、洛浦县、策勒县、皮山县)

孝感市(应城市、大悟县、汉川市、安陆市、孝南区、云梦县、孝昌县)昭通市(永善县、威信县、昭阳区、彝良县、鲁甸县、镇雄县、盐津县、水富市、巧家县、绥江县、大关县)

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

葫芦岛市(建昌县、连山区、龙港区、兴城市、南票区、绥中县)

邵阳市(隆回县、城步苗族自治县、武冈市、双清区、新邵县、邵东市、北塔区、新宁县、洞口县、绥宁县、大祥区、邵阳县)

常德市(桃源县、临澧县、汉寿县、鼎城区、武陵区、安乡县、津市市、石门县、澧县)连云港市(赣榆区、连云区、海州区、灌南县、灌云县、东海县)

滨州市(邹平市、博兴县、惠民县、滨城区、阳信县、无棣县、沾化区)

宿州市(砀山县、埇桥区、萧县、灵璧县、泗县)

惠州市(龙门县、惠东县、博罗县、惠城区、惠阳区)

咸宁市(赤壁市、通城县、嘉鱼县、通山县、崇阳县、咸安区)

日照市(岚山区、五莲县、东港区、莒县)

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

厦门市(思明区、湖里区、同安区、海沧区、集美区、翔安区)

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

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

本溪市(平山区、明山区、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)

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

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

固原市(泾源县、西吉县、隆德县、原州区、彭阳县)

三明市(永安市、大田县、尤溪县、清流县、三元区、宁化县、建宁县、明溪县、泰宁县、将乐县、沙县区)

克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区)

昌都市(边坝县、芒康县、贡觉县、卡若区、察雅县、江达县、八宿县、左贡县、洛隆县、类乌齐县、丁青县)

　　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。