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全国服务区域：
肇庆市(高要区、鼎湖区、德庆县、广宁县、封开县、四会市、端州区、怀集县)
甘南藏族自治州(舟曲县、夏河县、迭部县、临潭县、碌曲县、卓尼县、玛曲县、合作市)
来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、象州县、兴宾区、武宣县)
贵港市(桂平市、覃塘区、港南区、平南县、港北区)
玉树藏族自治州(治多县、杂多县、称多县、曲麻莱县、囊谦县、玉树市)
徐州市(新沂市、泉山区、贾汪区、鼓楼区、铜山区、沛县、邳州市、丰县、睢宁县、云龙区)
大庆市(肇源县、让胡路区、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、肇州县、林甸县、龙凤区、大同区)
温州市(洞头区、文成县、苍南县、瑞安市、鹿城区、泰顺县、永嘉县、乐清市、瓯海区、平阳县、龙湾区、龙港市)
廊坊市(永清县、文安县、三河市、广阳区、大厂回族自治县、霸州市、固安县、大城县、香河县、安次区)
济源市
菏泽市(单县、成武县、巨野县、曹县、鄄城县、定陶区、东明县、郓城县、牡丹区)
鄂尔多斯市(达拉特旗、准格尔旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、乌审旗、东胜区、康巴什区、鄂托克旗)
株洲市(茶陵县、天元区、醴陵市、炎陵县、攸县、荷塘区、芦淞区、渌口区、石峰区)
六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)
长治市(沁源县、襄垣县、沁县、潞州区、平顺县、壶关县、长子县、屯留区、上党区、黎城县、潞城区、武乡县)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、石拐区、白云鄂博矿区、九原区、固阳县、东河区、昆都仑区、土默特右旗、青山区)
惠州市(博罗县、龙门县、惠城区、惠东县、惠阳区)
衢州市(龙游县、常山县、柯城区、衢江区、开化县、江山市)
铁岭市(西丰县、调兵山市、银州区、清河区、开原市、昌图县、铁岭县)
绥化市(北林区、庆安县、绥棱县、兰西县、青冈县、海伦市、望奎县、明水县、安达市、肇东市)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
长沙市(长沙县、宁乡市、雨花区、芙蓉区、望城区、开福区、浏阳市、岳麓区、天心区)
荆州市(松滋市、洪湖市、监利市、公安县、江陵县、石首市、沙市区、荆州区)
黑河市(爱辉区、孙吴县、嫩江市、五大连池市、逊克县、北安市)
开封市(兰考县、顺河回族区、龙亭区、通许县、尉氏县、鼓楼区、祥符区、禹王台区、杞县)
汕头市(金平区、潮南区、澄海区、潮阳区、龙湖区、濠江区、南澳县)
西安市(雁塔区、长安区、阎良区、周至县、临潼区、未央区、鄠邑区、莲湖区、新城区、蓝田县、碑林区、高陵区、灞桥区)
扬州市(仪征市、江都区、宝应县、广陵区、高邮市、邗江区)
德州市(平原县、武城县、夏津县、宁津县、禹城市、庆云县、陵城区、德城区、乐陵市、临邑县、齐河县)
无锡市(梁溪区、锡山区、宜兴市、江阴市、惠山区、滨湖区、新吴区)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭西县、榕城区、揭东区)
防城港市(上思县、防城区、港口区、东兴市)
黄山市(歙县、黄山区、黟县、屯溪区、祁门县、徽州区、休宁县)
襄阳市(枣阳市、襄州区、老河口市、谷城县、樊城区、宜城市、襄城区、保康县、南漳县)
丽水市(景宁畲族自治县、莲都区、青田县、遂昌县、松阳县、云和县、庆元县、龙泉市、缙云县)
攀枝花市(仁和区、西区、盐边县、东区、米易县)
淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)
贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、钟山县、平桂区、八步区)
赤峰市(巴林左旗、元宝山区、克什克腾旗、红山区、宁城县、巴林右旗、翁牛特旗、敖汉旗、喀喇沁旗、松山区、林西县、阿鲁科尔沁旗)
淮安市(盱眙县、金湖县、清江浦区、淮安区、涟水县、淮阴区、洪泽区)
潍坊市(安丘市、坊子区、奎文区、寿光市、青州市、昌邑市、诸城市、昌乐县、潍城区、临朐县、高密市、寒亭区)
宿迁市(宿城区、沭阳县、泗阳县、宿豫区、泗洪县)
河源市(龙川县、和平县、源城区、紫金县、连平县、东源县)
遂宁市(射洪市、船山区、蓬溪县、安居区、大英县)
长春市(朝阳区、双阳区、绿园区、宽城区、南关区、榆树市、九台区、农安县、公主岭市、德惠市、二道区)
怀化市(会同县、溆浦县、芷江侗族自治县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、通道侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、中方县、辰溪县)
广西壮族自治区
枣庄市(市中区、薛城区、滕州市、峄城区、山亭区、台儿庄区)
阿里地区(噶尔县、改则县、日土县、札达县、革吉县、措勤县、普兰县)
喀什地区(疏附县、麦盖提县、伽师县、疏勒县、岳普湖县、莎车县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、英吉沙县、泽普县、巴楚县)
泰安市(东平县、宁阳县、肥城市、新泰市、泰山区、岱岳区)
三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)
丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县、宁蒗彝族自治县)
营口市(老边区、鲅鱼圈区、大石桥市、站前区、西市区、盖州市)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、特克斯县、霍城县、霍尔果斯市、奎屯市、伊宁市、新源县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、昭苏县)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
张家口市(桥西区、沽源县、尚义县、怀来县、宣化区、康保县、下花园区、张北县、怀安县、赤城县、涿鹿县、蔚县、桥东区、阳原县、崇礼区、万全区)
渭南市(合阳县、富平县、蒲城县、韩城市、大荔县、白水县、华阴市、潼关县、澄城县、华州区、临渭区)
中山市
克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)
银川市(永宁县、灵武市、贺兰县、西夏区、兴庆区、金凤区)
通化市(集安市、通化县、梅河口市、二道江区、辉南县、柳河县、东昌区)
宜春市(上高县、宜丰县、靖安县、奉新县、铜鼓县、樟树市、袁州区、高安市、丰城市、万载县)
龙岩市(武平县、长汀县、新罗区、永定区、上杭县、连城县、漳平市)
兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼中旗)
连云港市(灌南县、海州区、连云区、赣榆区、灌云县、东海县)
周口市(鹿邑县、郸城县、川汇区、淮阳区、扶沟县、西华县、项城市、沈丘县、太康县、商水县)
郴州市(嘉禾县、桂阳县、永兴县、桂东县、安仁县、临武县、资兴市、苏仙区、北湖区、汝城县、宜章县)
临汾市(吉县、大宁县、侯马市、安泽县、隰县、霍州市、古县、汾西县、翼城县、曲沃县、乡宁县、尧都区、浮山县、洪洞县、蒲县、襄汾县、永和县)
合肥市(庐阳区、包河区、巢湖市、蜀山区、瑶海区、庐江县、肥东县、长丰县、肥西县)
齐齐哈尔市(拜泉县、昂昂溪区、建华区、依安县、富裕县、甘南县、富拉尔基区、克山县、梅里斯达斡尔族区、龙江县、讷河市、碾子山区、泰来县、克东县、龙沙区、铁锋区)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县、宁江区、扶余市)
本溪市(平山区、溪湖区、明山区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县)
乌鲁木齐市(达坂城区、米东区、天山区、水磨沟区、新市区、头屯河区、乌鲁木齐县、沙依巴克区)
张家界市(武陵源区、永定区、桑植县、慈利县)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏县、永靖县、临夏市、广河县、东乡族自治县、康乐县)
阿勒泰地区(福海县、吉木乃县、富蕴县、青河县、布尔津县、哈巴河县、阿勒泰市)
抚顺市(清原满族自治县、新宾满族自治县、新抚区、抚顺县、望花区、东洲区、顺城区)
楚雄彝族自治州(永仁县、双柏县、楚雄市、大姚县、禄丰市、姚安县、南华县、元谋县、牟定县、武定县)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、泸西县、河口瑶族自治县、个旧市、建水县、石屏县、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、绿春县、开远市、红河县、弥勒市)
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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。
新闻结尾
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