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平凉市(泾川县、庄浪县、崇信县、灵台县、静宁县、华亭市、崆峒区)

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

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

贺州市(八步区、昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、平桂区)  淮北市(杜集区、濉溪县、烈山区、相山区)

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

澳门特别行政区

宿迁市(宿豫区、泗洪县、泗阳县、沭阳县、宿城区)

济南市(平阴县、长清区、历下区、章丘区、槐荫区、天桥区、钢城区、济阳区、市中区、莱芜区、历城区、商河县)  锡林郭勒盟(正蓝旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、多伦县、二连浩特市、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、正镶白旗、锡林浩特市)

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

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

绥化市(庆安县、青冈县、明水县、望奎县、安达市、北林区、海伦市、绥棱县、肇东市、兰西县)

泸州市(合江县、泸县、江阳区、龙马潭区、古蔺县、纳溪区、叙永县)

辽阳市(白塔区、宏伟区、辽阳县、灯塔市、弓长岭区、文圣区、太子河区)

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

绍兴市(新昌县、诸暨市、越城区、上虞区、嵊州市、柯桥区)

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

丹东市(振兴区、元宝区、东港市、振安区、凤城市、宽甸满族自治县)

三门峡市(渑池县、湖滨区、灵宝市、陕州区、卢氏县、义马市)

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

阿克苏地区(拜城县、阿瓦提县、库车市、阿克苏市、沙雅县、温宿县、乌什县、柯坪县、新和县)

朝阳市(凌源市、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、龙城区、朝阳县、双塔区)

河池市(天峨县、南丹县、金城江区、巴马瑶族自治县、东兰县、宜州区、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、凤山县)

嘉兴市(嘉善县、平湖市、南湖区、秀洲区、海盐县、海宁市、桐乡市)

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

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

台州市(三门县、椒江区、仙居县、临海市、路桥区、天台县、温岭市、黄岩区、玉环市)

巴彦淖尔市(乌拉特后旗、临河区、杭锦后旗、五原县、乌拉特前旗、磴口县、乌拉特中旗)

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呼伦贝尔市(扎兰屯市、额尔古纳市、根河市、海拉尔区、鄂伦春自治旗、满洲里市、鄂温克族自治旗、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、牙克石市)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县、乾安县、扶余市)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)  防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)

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

鄂尔多斯市(鄂托克前旗、鄂托克旗、康巴什区、乌审旗、东胜区、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、准格尔旗)

昆明市(石林彝族自治县、宜良县、东川区、五华区、西山区、富民县、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、嵩明县、官渡区、安宁市、盘龙区)江门市(台山市、新会区、鹤山市、开平市、江海区、恩平市、蓬江区)

玉树藏族自治州(杂多县、曲麻莱县、囊谦县、称多县、治多县、玉树市)  四平市(双辽市、铁东区、梨树县、铁西区、伊通满族自治县)

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

东营市(河口区、广饶县、利津县、垦利区、东营区)

包头市(石拐区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、东河区、白云鄂博矿区、昆都仑区、九原区、固阳县、青山区)和田地区(和田县、皮山县、于田县、策勒县、和田市、民丰县、墨玉县、洛浦县)

连云港市(连云区、灌云县、东海县、海州区、灌南县、赣榆区)

广元市(朝天区、昭化区、青川县、苍溪县、利州区、剑阁县、旺苍县)

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

银川市(金凤区、兴庆区、贺兰县、永宁县、灵武市、西夏区)

崇左市(江州区、扶绥县、大新县、宁明县、天等县、龙州县、凭祥市)

张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、高台县、山丹县、甘州区、临泽县)

汉中市(西乡县、洋县、留坝县、镇巴县、城固县、南郑区、汉台区、勉县、佛坪县、宁强县、略阳县)

铜仁市(沿河土家族自治县、万山区、思南县、松桃苗族自治县、石阡县、碧江区、玉屏侗族自治县、江口县、印江土家族苗族自治县、德江县)

海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)

内蒙古自治区

乐山市(夹江县、金口河区、马边彝族自治县、五通桥区、峨眉山市、犍为县、井研县、市中区、沐川县、沙湾区、峨边彝族自治县)

汕头市(潮南区、金平区、龙湖区、潮阳区、澄海区、南澳县、濠江区)

池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)

阜阳市(阜南县、太和县、颍上县、颍东区、临泉县、颍州区、界首市、颍泉区)

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

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

　　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。