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

渭南市(蒲城县、潼关县、澄城县、大荔县、临渭区、白水县、韩城市、合阳县、华州区、华阴市、富平县)

内蒙古自治区

忻州市(河曲县、原平市、繁峙县、五寨县、神池县、忻府区、静乐县、保德县、岢岚县、宁武县、五台县、代县、定襄县、偏关县)  绵阳市(涪城区、游仙区、安州区、盐亭县、平武县、江油市、三台县、梓潼县、北川羌族自治县)

陇南市(西和县、文县、武都区、成县、徽县、两当县、康县、礼县、宕昌县)

淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)

铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)达州市(万源市、渠县、通川区、大竹县、开江县、宣汉县、达川区)

大连市(庄河市、旅顺口区、沙河口区、金州区、瓦房店市、中山区、甘井子区、普兰店区、长海县、西岗区)  怀化市(洪江市、鹤城区、中方县、辰溪县、溆浦县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、会同县、芷江侗族自治县)

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

自贡市(大安区、沿滩区、富顺县、自流井区、荣县、贡井区)

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

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

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

南通市(通州区、海安市、海门区、如皋市、崇川区、启东市、如东县)

泸州市(古蔺县、合江县、泸县、江阳区、龙马潭区、叙永县、纳溪区)

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

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

铜川市(王益区、印台区、耀州区、宜君县)

毕节市(黔西市、金沙县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、大方县、织金县、纳雍县、赫章县)

郴州市(汝城县、北湖区、安仁县、宜章县、资兴市、临武县、嘉禾县、苏仙区、桂阳县、桂东县、永兴县)

平顶山市(卫东区、舞钢市、湛河区、汝州市、宝丰县、石龙区、鲁山县、叶县、新华区、郏县)

果洛藏族自治州(达日县、久治县、班玛县、玛多县、玛沁县、甘德县)

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

黔东南苗族侗族自治州(黎平县、雷山县、剑河县、麻江县、从江县、黄平县、天柱县、凯里市、岑巩县、台江县、施秉县、镇远县、丹寨县、锦屏县、榕江县、三穗县)

湘潭市(岳塘区、韶山市、湘乡市、湘潭县、雨湖区)

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

黑河市(逊克县、北安市、嫩江市、孙吴县、爱辉区、五大连池市)

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

舟山市(普陀区、岱山县、嵊泗县、定海区)

韶关市(武江区、浈江区、翁源县、仁化县、南雄市、新丰县、始兴县、曲江区、乐昌市、乳源瑶族自治县)

濮阳市(清丰县、华龙区、范县、濮阳县、台前县、南乐县)  芜湖市(繁昌区、无为市、湾沚区、南陵县、镜湖区、弋江区、鸠江区)

海南藏族自治州(同德县、贵南县、共和县、兴海县、贵德县)

三门峡市(湖滨区、义马市、陕州区、卢氏县、渑池县、灵宝市)

延安市(黄陵县、黄龙县、志丹县、洛川县、子长市、富县、安塞区、吴起县、宜川县、延川县、宝塔区、甘泉县、延长县)贵阳市(观山湖区、云岩区、开阳县、息烽县、清镇市、白云区、乌当区、南明区、修文县、花溪区)

梧州市(苍梧县、万秀区、岑溪市、长洲区、蒙山县、藤县、龙圩区)  中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

长治市(长子县、沁源县、平顺县、黎城县、潞城区、屯留区、上党区、潞州区、武乡县、沁县、壶关县、襄垣县)

许昌市(鄢陵县、建安区、长葛市、魏都区、禹州市、襄城县)

德阳市(广汉市、旌阳区、罗江区、什邡市、绵竹市、中江县)防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)

雅安市(天全县、石棉县、汉源县、芦山县、宝兴县、雨城区、荥经县、名山区)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、个旧市、元阳县、蒙自市、建水县、绿春县、泸西县、石屏县、开远市、河口瑶族自治县)

玉林市(容县、北流市、博白县、陆川县、玉州区、兴业县、福绵区)

承德市(围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、兴隆县、双桥区、承德县、滦平县、平泉市、双滦区、隆化县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)

南昌市(东湖区、进贤县、青山湖区、南昌县、青云谱区、红谷滩区、新建区、安义县、西湖区)

鹤壁市(淇县、浚县、鹤山区、淇滨区、山城区)

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漯河市(源汇区、郾城区、舞阳县、召陵区、临颍县)

四平市(伊通满族自治县、铁东区、双辽市、铁西区、梨树县)

辽阳市(太子河区、白塔区、辽阳县、灯塔市、文圣区、弓长岭区、宏伟区)

沧州市(任丘市、东光县、肃宁县、献县、南皮县、孟村回族自治县、新华区、盐山县、黄骅市、河间市、青县、沧县、吴桥县、海兴县、运河区、泊头市)

银川市(西夏区、灵武市、贺兰县、永宁县、兴庆区、金凤区)

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

齐齐哈尔市(富裕县、碾子山区、克东县、克山县、龙江县、拜泉县、铁锋区、甘南县、梅里斯达斡尔族区、建华区、依安县、泰来县、龙沙区、讷河市、昂昂溪区、富拉尔基区)

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

　　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。