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那曲市(嘉黎县、索县、尼玛县、双湖县、巴青县、安多县、申扎县、比如县、班戈县、聂荣县、色尼区)

昆明市(五华区、富民县、西山区、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、呈贡区、晋宁区、官渡区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、盘龙区、嵩明县、石林彝族自治县、东川区)

河源市(和平县、紫金县、源城区、龙川县、连平县、东源县)

商洛市(丹凤县、山阳县、商南县、洛南县、柞水县、镇安县、商州区)  合肥市(肥西县、肥东县、巢湖市、长丰县、瑶海区、庐江县、庐阳区、包河区、蜀山区)

海南藏族自治州(兴海县、贵南县、共和县、贵德县、同德县)

九江市(修水县、共青城市、瑞昌市、湖口县、彭泽县、濂溪区、德安县、浔阳区、武宁县、柴桑区、永修县、都昌县、庐山市)

舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)运城市(闻喜县、稷山县、平陆县、盐湖区、夏县、万荣县、新绛县、河津市、永济市、垣曲县、临猗县、芮城县、绛县)

海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)  盐城市(亭湖区、建湖县、东台市、响水县、滨海县、盐都区、射阳县、大丰区、阜宁县)

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

金华市(浦江县、磐安县、永康市、金东区、东阳市、婺城区、兰溪市、义乌市、武义县)

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

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

扬州市(仪征市、江都区、高邮市、宝应县、广陵区、邗江区)

拉萨市(堆龙德庆区、尼木县、墨竹工卡县、林周县、曲水县、城关区、当雄县、达孜区)

莆田市(仙游县、涵江区、荔城区、秀屿区、城厢区)

大理白族自治州(鹤庆县、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、祥云县、洱源县、剑川县、永平县、云龙县、大理市、南涧彝族自治县、弥渡县、宾川县)

新疆维吾尔自治区

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

永州市(祁阳市、江永县、蓝山县、双牌县、道县、江华瑶族自治县、东安县、新田县、冷水滩区、零陵区、宁远县)

眉山市(仁寿县、洪雅县、青神县、彭山区、东坡区、丹棱县)

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

石家庄市(无极县、深泽县、长安区、元氏县、新乐市、井陉矿区、平山县、赵县、辛集市、正定县、井陉县、桥西区、赞皇县、鹿泉区、灵寿县、晋州市、新华区、行唐县、高邑县、裕华区、藁城区、栾城区)

自贡市(沿滩区、富顺县、自流井区、大安区、贡井区、荣县)

厦门市(海沧区、思明区、同安区、集美区、翔安区、湖里区)

海东市(民和回族土族自治县、平安区、互助土族自治县、乐都区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

银川市(兴庆区、贺兰县、永宁县、西夏区、灵武市、金凤区)

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

太原市(清徐县、古交市、阳曲县、晋源区、迎泽区、尖草坪区、娄烦县、杏花岭区、万柏林区、小店区)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)  鸡西市(城子河区、虎林市、麻山区、滴道区、鸡冠区、恒山区、梨树区、密山市、鸡东县)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

梧州市(藤县、龙圩区、长洲区、苍梧县、蒙山县、万秀区、岑溪市)

玉林市(北流市、兴业县、福绵区、玉州区、博白县、容县、陆川县)七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)

昌都市(贡觉县、江达县、卡若区、丁青县、芒康县、类乌齐县、八宿县、察雅县、边坝县、左贡县、洛隆县)  晋中市(太谷区、榆社县、昔阳县、祁县、寿阳县、左权县、榆次区、和顺县、介休市、灵石县、平遥县)

深圳市(光明区、宝安区、福田区、南山区、龙岗区、龙华区、坪山区、罗湖区、盐田区)

衢州市(开化县、衢江区、柯城区、龙游县、江山市、常山县)

广安市(前锋区、邻水县、华蓥市、武胜县、岳池县、广安区)巴彦淖尔市(临河区、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗、五原县、磴口县)

贵港市(平南县、港南区、桂平市、覃塘区、港北区)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

通化市(通化县、梅河口市、柳河县、二道江区、集安市、东昌区、辉南县)

焦作市(温县、沁阳市、孟州市、山阳区、博爱县、马村区、武陟县、解放区、修武县、中站区)

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

娄底市(冷水江市、新化县、双峰县、娄星区、涟源市)

清远市(连山壮族瑶族自治县、英德市、清城区、清新区、阳山县、连南瑶族自治县、连州市、佛冈县)

南平市(顺昌县、建瓯市、松溪县、武夷山市、延平区、政和县、邵武市、浦城县、光泽县、建阳区)

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

云浮市(郁南县、新兴县、罗定市、云安区、云城区)

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

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

巴中市(通江县、巴州区、恩阳区、南江县、平昌县)

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

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

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

　　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。