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常州市(金坛区、天宁区、钟楼区、溧阳市、新北区、武进区)

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

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

深圳市(宝安区、南山区、光明区、盐田区、福田区、罗湖区、龙华区、龙岗区、坪山区)  临沧市(沧源佤族自治县、镇康县、永德县、凤庆县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县)

丽水市(云和县、遂昌县、松阳县、庆元县、青田县、莲都区、景宁畲族自治县、龙泉市、缙云县)

淮南市(八公山区、谢家集区、凤台县、田家庵区、潘集区、大通区、寿县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

阳泉市(平定县、郊区、矿区、盂县、城区)  阿里地区(革吉县、噶尔县、札达县、措勤县、改则县、普兰县、日土县)

莆田市(秀屿区、涵江区、荔城区、城厢区、仙游县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

黄石市(下陆区、西塞山区、铁山区、阳新县、大冶市、黄石港区)

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

长春市(德惠市、榆树市、宽城区、绿园区、朝阳区、双阳区、公主岭市、农安县、二道区、九台区、南关区)

楚雄彝族自治州(大姚县、元谋县、双柏县、南华县、武定县、楚雄市、禄丰市、永仁县、牟定县、姚安县)

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

威海市(环翠区、乳山市、文登区、荣成市)

兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗)

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

香港特别行政区

漯河市(舞阳县、郾城区、源汇区、临颍县、召陵区)

天津市(河北区、津南区、宁河区、南开区、宝坻区、西青区、和平区、东丽区、静海区、北辰区、红桥区、滨海新区、河西区、河东区、蓟州区、武清区)

广安市(岳池县、广安区、邻水县、前锋区、华蓥市、武胜县)

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

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

昌吉回族自治州(昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、奇台县、阜康市、吉木萨尔县)

柳州市(融水苗族自治县、鱼峰区、柳江区、三江侗族自治县、鹿寨县、柳南区、柳城县、融安县、城中区、柳北区)

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

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随州市(广水市、曾都区、随县)

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

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

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

宜昌市(夷陵区、伍家岗区、秭归县、西陵区、五峰土家族自治县、猇亭区、当阳市、远安县、宜都市、兴山县、枝江市、点军区、长阳土家族自治县)

营口市(大石桥市、老边区、鲅鱼圈区、西市区、站前区、盖州市)

吉林市(永吉县、丰满区、舒兰市、蛟河市、龙潭区、船营区、磐石市、桦甸市、昌邑区)临汾市(霍州市、古县、汾西县、隰县、乡宁县、襄汾县、吉县、洪洞县、大宁县、侯马市、翼城县、尧都区、曲沃县、蒲县、安泽县、浮山县、永和县)

哈尔滨市(南岗区、依兰县、阿城区、香坊区、平房区、宾县、五常市、延寿县、道里区、木兰县、方正县、松北区、通河县、尚志市、双城区、呼兰区、道外区、巴彦县)  金昌市(永昌县、金川区)

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

林芝市(米林市、察隅县、巴宜区、墨脱县、波密县、工布江达县、朗县)

日喀则市(桑珠孜区、谢通门县、亚东县、萨嘎县、仲巴县、定结县、仁布县、白朗县、吉隆县、康马县、南木林县、江孜县、昂仁县、拉孜县、岗巴县、聂拉木县、定日县、萨迦县)延安市(宜川县、吴起县、宝塔区、志丹县、黄陵县、安塞区、黄龙县、延川县、子长市、延长县、富县、洛川县、甘泉县)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)

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阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)

七台河市(新兴区、桃山区、勃利县、茄子河区)

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

达州市(宣汉县、渠县、大竹县、开江县、达川区、万源市、通川区)

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

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汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)

商丘市(虞城县、梁园区、民权县、夏邑县、永城市、柘城县、宁陵县、睢阳区、睢县)

德州市(齐河县、陵城区、庆云县、禹城市、平原县、临邑县、武城县、乐陵市、宁津县、夏津县、德城区)

新疆维吾尔自治区

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

池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)

　　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。