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银川市(金凤区、贺兰县、永宁县、灵武市、西夏区、兴庆区)

常德市(安乡县、津市市、澧县、桃源县、石门县、临澧县、武陵区、鼎城区、汉寿县)  仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

张掖市(高台县、山丹县、临泽县、甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

绍兴市(新昌县、柯桥区、嵊州市、诸暨市、上虞区、越城区)

晋中市(昔阳县、和顺县、灵石县、寿阳县、太谷区、榆社县、榆次区、平遥县、祁县、左权县、介休市)  克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)

盘锦市(盘山县、大洼区、兴隆台区、双台子区)

泰州市(靖江市、高港区、海陵区、泰兴市、姜堰区、兴化市)

日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)

周口市(太康县、川汇区、扶沟县、鹿邑县、商水县、项城市、沈丘县、淮阳区、西华县、郸城县)

鹤岗市(东山区、兴山区、南山区、向阳区、兴安区、萝北县、绥滨县、工农区)

黄石市(西塞山区、下陆区、大冶市、铁山区、黄石港区、阳新县)

莆田市(荔城区、城厢区、仙游县、涵江区、秀屿区)

濮阳市(清丰县、濮阳县、南乐县、华龙区、范县、台前县)

定西市(安定区、岷县、漳县、陇西县、渭源县、临洮县、通渭县)

东营市(广饶县、利津县、垦利区、河口区、东营区)

平凉市(泾川县、庄浪县、崆峒区、静宁县、灵台县、崇信县、华亭市)

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

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

广州市(白云区、从化区、番禺区、荔湾区、黄埔区、南沙区、花都区、海珠区、天河区、越秀区、增城区)

宣城市(宣州区、旌德县、泾县、郎溪县、宁国市、广德市、绩溪县)

北京市(石景山区、海淀区、昌平区、密云区、怀柔区、丰台区、延庆区、大兴区、平谷区、东城区、房山区、西城区、顺义区、通州区、朝阳区、门头沟区)

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

贵阳市(清镇市、开阳县、修文县、乌当区、观山湖区、息烽县、白云区、南明区、云岩区、花溪区)

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

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遂宁市(大英县、安居区、蓬溪县、射洪市、船山区)

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

江门市(开平市、新会区、蓬江区、江海区、恩平市、鹤山市、台山市)

晋城市(泽州县、沁水县、城区、高平市、陵川县、阳城县)  镇江市(句容市、丹徒区、京口区、扬中市、润州区、丹阳市)

马鞍山市(当涂县、雨山区、含山县、花山区、和县、博望区)

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

菏泽市(鄄城县、巨野县、郓城县、牡丹区、定陶区、曹县、东明县、单县、成武县)铁岭市(昌图县、西丰县、调兵山市、开原市、清河区、铁岭县、银州区)

玉林市(陆川县、容县、福绵区、兴业县、北流市、博白县、玉州区)  抚州市(资溪县、南丰县、临川区、崇仁县、宜黄县、乐安县、东乡区、广昌县、南城县、黎川县、金溪县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

玉溪市(江川区、新平彝族傣族自治县、红塔区、通海县、峨山彝族自治县、易门县、华宁县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县)

黔西南布依族苗族自治州(普安县、兴义市、晴隆县、安龙县、望谟县、兴仁市、册亨县、贞丰县)齐齐哈尔市(富裕县、甘南县、龙沙区、克东县、建华区、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、龙江县、泰来县、铁锋区、碾子山区、讷河市、依安县、富拉尔基区、克山县、拜泉县)

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

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

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

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运城市(芮城县、闻喜县、永济市、稷山县、垣曲县、夏县、盐湖区、平陆县、绛县、河津市、临猗县、新绛县、万荣县)

益阳市(赫山区、南县、桃江县、安化县、资阳区、沅江市)

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

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眉山市(丹棱县、彭山区、东坡区、仁寿县、洪雅县、青神县)

白山市(临江市、浑江区、抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县)

吉林市(永吉县、蛟河市、桦甸市、磐石市、龙潭区、舒兰市、丰满区、船营区、昌邑区)

　　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。