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鸡西市(虎林市、城子河区、密山市、恒山区、滴道区、麻山区、鸡冠区、梨树区、鸡东县)

泉州市(丰泽区、鲤城区、德化县、晋江市、安溪县、石狮市、泉港区、惠安县、南安市、金门县、洛江区、永春县)

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

大庆市(肇源县、让胡路区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、龙凤区、肇州县、萨尔图区、林甸县)  吕梁市(岚县、文水县、兴县、柳林县、交口县、交城县、石楼县、离石区、汾阳市、中阳县、临县、方山县、孝义市)

黔南布依族苗族自治州(瓮安县、龙里县、长顺县、都匀市、三都水族自治县、平塘县、贵定县、罗甸县、福泉市、独山县、荔波县、惠水县)

伊犁哈萨克自治州(巩留县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、特克斯县、尼勒克县、昭苏县、霍城县、霍尔果斯市、新源县、伊宁市)

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

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)  铁岭市(清河区、西丰县、调兵山市、银州区、昌图县、开原市、铁岭县)

佳木斯市(同江市、前进区、汤原县、抚远市、郊区、桦川县、东风区、富锦市、桦南县、向阳区)

蚌埠市(蚌山区、禹会区、五河县、怀远县、固镇县、淮上区、龙子湖区)

开封市(龙亭区、通许县、禹王台区、顺河回族区、鼓楼区、杞县、尉氏县、祥符区、兰考县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿合奇县、阿克陶县)

雅安市(荥经县、雨城区、名山区、宝兴县、芦山县、汉源县、天全县、石棉县)

延安市(安塞区、延长县、黄陵县、子长市、吴起县、甘泉县、宝塔区、黄龙县、洛川县、富县、志丹县、宜川县、延川县)

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

保定市(竞秀区、定兴县、莲池区、望都县、唐县、蠡县、定州市、曲阳县、容城县、易县、涿州市、阜平县、安国市、徐水区、顺平县、雄县、博野县、涞水县、安新县、涞源县、高阳县、满城区、清苑区、高碑店市)

营口市(站前区、大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、老边区、盖州市)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

黄石市(下陆区、黄石港区、西塞山区、阳新县、大冶市、铁山区)

常州市(溧阳市、金坛区、新北区、天宁区、武进区、钟楼区)

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

长沙市(开福区、雨花区、长沙县、望城区、宁乡市、岳麓区、浏阳市、芙蓉区、天心区)

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

许昌市(长葛市、襄城县、禹州市、建安区、魏都区、鄢陵县)

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

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

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

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成都市(武侯区、温江区、双流区、成华区、简阳市、都江堰市、青白江区、金堂县、青羊区、新津区、大邑县、锦江区、龙泉驿区、崇州市、邛崃市、金牛区、郫都区、蒲江县、彭州市、新都区)

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

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

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、龙城区、朝阳县、凌源市、北票市、建平县)  舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县、定海区)

景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)

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

厦门市(集美区、湖里区、海沧区、思明区、翔安区、同安区)巴彦淖尔市(乌拉特前旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、五原县、临河区、磴口县、乌拉特后旗)

重庆市(黔江区、武隆区、城口县、江北区、万州区、渝北区、丰都县、北碚区、綦江区、忠县、南岸区、渝中区、南川区、璧山区、九龙坡区、长寿区、秀山土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、涪陵区、酉阳土家族苗族自治县、开州区、石柱土家族自治县、合川区、梁平区、大足区、垫江县、铜梁区、荣昌区、沙坪坝区、大渡口区、江津区、巴南区、云阳县、潼南区、奉节县、巫溪县、永川区、巫山县)  湖州市(安吉县、长兴县、南浔区、德清县、吴兴区)

黑河市(孙吴县、逊克县、嫩江市、北安市、五大连池市、爱辉区)

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

宜春市(万载县、丰城市、高安市、奉新县、上高县、宜丰县、樟树市、靖安县、袁州区、铜鼓县)兴安盟(突泉县、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

白山市(抚松县、江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

双鸭山市(友谊县、集贤县、岭东区、宝山区、尖山区、四方台区、饶河县、宝清县)

淮安市(淮安区、淮阴区、金湖县、清江浦区、洪泽区、涟水县、盱眙县)

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

扬州市(广陵区、江都区、高邮市、邗江区、宝应县、仪征市)

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、玉门市、敦煌市、金塔县、肃州区)

汕尾市(陆河县、城区、陆丰市、海丰县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

中山市

芜湖市(南陵县、镜湖区、湾沚区、无为市、繁昌区、弋江区、鸠江区)

荆州市(江陵县、荆州区、沙市区、公安县、松滋市、洪湖市、监利市、石首市)

张家界市(永定区、桑植县、慈利县、武陵源区)

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

汕头市(潮南区、濠江区、澄海区、潮阳区、龙湖区、南澳县、金平区)

　　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。