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榆林市(清涧县、吴堡县、府谷县、绥德县、米脂县、榆阳区、子洲县、定边县、神木市、靖边县、横山区、佳县)

铜陵市(枞阳县、义安区、铜官区、郊区)

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

兰州市(榆中县、红古区、西固区、永登县、七里河区、皋兰县、安宁区、城关区)  黄山市(徽州区、歙县、黄山区、黟县、屯溪区、祁门县、休宁县)

平凉市(静宁县、庄浪县、崆峒区、华亭市、泾川县、灵台县、崇信县)

潍坊市(潍城区、临朐县、坊子区、奎文区、寿光市、青州市、安丘市、寒亭区、昌邑市、昌乐县、高密市、诸城市)

香港特别行政区

辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)  大连市(庄河市、西岗区、瓦房店市、长海县、旅顺口区、中山区、沙河口区、普兰店区、金州区、甘井子区)

武汉市(蔡甸区、江夏区、江岸区、武昌区、硚口区、洪山区、黄陂区、汉阳区、东西湖区、汉南区、江汉区、新洲区、青山区)

湛江市(廉江市、徐闻县、坡头区、麻章区、霞山区、遂溪县、赤坎区、吴川市、雷州市)

唐山市(开平区、曹妃甸区、丰南区、古冶区、丰润区、迁西县、乐亭县、路北区、迁安市、滦南县、玉田县、遵化市、路南区、滦州市)

吴忠市(青铜峡市、利通区、红寺堡区、同心县、盐池县)

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

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)

大庆市(让胡路区、大同区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、肇源县、萨尔图区、林甸县、肇州县)

东莞市

昭通市(永善县、镇雄县、绥江县、盐津县、鲁甸县、巧家县、彝良县、威信县、大关县、水富市、昭阳区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

保山市(施甸县、腾冲市、龙陵县、昌宁县、隆阳区)

阿里地区(措勤县、日土县、改则县、噶尔县、普兰县、革吉县、札达县)

泸州市(叙永县、龙马潭区、合江县、江阳区、纳溪区、古蔺县、泸县)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、广河县、临夏市、永靖县、东乡族自治县、和政县、临夏县)

吕梁市(汾阳市、孝义市、离石区、兴县、中阳县、文水县、临县、交口县、岚县、方山县、柳林县、石楼县、交城县)

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

佛山市(三水区、顺德区、高明区、禅城区、南海区)

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

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

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阜阳市(颍泉区、阜南县、颍州区、临泉县、太和县、颍东区、界首市、颍上县)

张家界市(永定区、武陵源区、慈利县、桑植县)

凉山彝族自治州(冕宁县、普格县、美姑县、木里藏族自治县、会理市、喜德县、宁南县、德昌县、雷波县、甘洛县、越西县、西昌市、盐源县、布拖县、金阳县、会东县、昭觉县)

广安市(华蓥市、武胜县、广安区、岳池县、邻水县、前锋区)  朔州市(朔城区、怀仁市、右玉县、应县、山阴县、平鲁区)

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

眉山市(彭山区、丹棱县、东坡区、洪雅县、仁寿县、青神县)

池州市(贵池区、石台县、青阳县、东至县)玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、杂多县、称多县)

巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、库尔勒市、且末县、焉耆回族自治县、轮台县、若羌县、和硕县、尉犁县、和静县)  深圳市(南山区、光明区、龙华区、宝安区、罗湖区、龙岗区、盐田区、坪山区、福田区)

张家口市(涿鹿县、崇礼区、赤城县、怀来县、尚义县、康保县、万全区、张北县、桥东区、宣化区、怀安县、下花园区、沽源县、桥西区、阳原县、蔚县)

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

广州市(番禺区、南沙区、增城区、天河区、白云区、从化区、荔湾区、海珠区、黄埔区、花都区、越秀区)楚雄彝族自治州(永仁县、禄丰市、姚安县、楚雄市、大姚县、南华县、双柏县、元谋县、牟定县、武定县)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)

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

福州市(晋安区、马尾区、罗源县、福清市、连江县、平潭县、长乐区、闽清县、永泰县、台江区、闽侯县、鼓楼区、仓山区)

茂名市(电白区、化州市、高州市、信宜市、茂南区)

牡丹江市(海林市、阳明区、林口县、东宁市、西安区、宁安市、东安区、绥芬河市、穆棱市、爱民区)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、船山区、大英县)

锡林郭勒盟(镶黄旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、多伦县、二连浩特市、正蓝旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗)

铁岭市(调兵山市、清河区、昌图县、开原市、铁岭县、银州区、西丰县)

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

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

芜湖市(南陵县、鸠江区、湾沚区、弋江区、无为市、繁昌区、镜湖区)

葫芦岛市(南票区、兴城市、建昌县、连山区、龙港区、绥中县)

漯河市(舞阳县、源汇区、郾城区、召陵区、临颍县)

徐州市(丰县、邳州市、贾汪区、铜山区、鼓楼区、沛县、云龙区、新沂市、泉山区、睢宁县)

许昌市(襄城县、建安区、禹州市、鄢陵县、魏都区、长葛市)

　　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。