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吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、临河区、乌拉特前旗、五原县、乌拉特后旗、乌拉特中旗)

芜湖市(湾沚区、无为市、镜湖区、繁昌区、弋江区、南陵县、鸠江区)  巴中市(南江县、平昌县、恩阳区、通江县、巴州区)

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

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

长治市(壶关县、沁源县、襄垣县、上党区、黎城县、潞城区、屯留区、潞州区、沁县、长子县、武乡县、平顺县)宜昌市(兴山县、当阳市、西陵区、长阳土家族自治县、枝江市、夷陵区、秭归县、伍家岗区、远安县、点军区、宜都市、五峰土家族自治县、猇亭区)

张家界市(武陵源区、桑植县、永定区、慈利县)  甘孜藏族自治州(巴塘县、德格县、色达县、九龙县、稻城县、雅江县、炉霍县、丹巴县、乡城县、白玉县、得荣县、甘孜县、新龙县、泸定县、康定市、理塘县、道孚县、石渠县)

湖州市(吴兴区、长兴县、安吉县、南浔区、德清县)

巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、博湖县、库尔勒市、和硕县、和静县、焉耆回族自治县、且末县、尉犁县、若羌县)

河池市(罗城仫佬族自治县、东兰县、宜州区、凤山县、金城江区、环江毛南族自治县、天峨县、南丹县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县)

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

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

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

甘南藏族自治州(临潭县、玛曲县、舟曲县、夏河县、合作市、迭部县、卓尼县、碌曲县)

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

黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县)

常州市(武进区、天宁区、金坛区、溧阳市、钟楼区、新北区)

孝感市(孝昌县、大悟县、云梦县、孝南区、应城市、安陆市、汉川市)

海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)

怀化市(中方县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、溆浦县、鹤城区、沅陵县、会同县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、通道侗族自治县、辰溪县)

扬州市(邗江区、高邮市、宝应县、江都区、广陵区、仪征市)

南充市(顺庆区、蓬安县、阆中市、嘉陵区、高坪区、营山县、南部县、仪陇县、西充县)

宁德市(寿宁县、霞浦县、福鼎市、蕉城区、周宁县、福安市、屏南县、柘荣县、古田县)

绍兴市(嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市、新昌县、柯桥区)

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

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

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

咸阳市(乾县、杨陵区、永寿县、渭城区、兴平市、泾阳县、三原县、淳化县、武功县、彬州市、礼泉县、旬邑县、秦都区、长武县)

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

滨州市(沾化区、无棣县、阳信县、邹平市、博兴县、惠民县、滨城区)  宣城市(广德市、郎溪县、泾县、宣州区、绩溪县、宁国市、旌德县)

池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

株洲市(茶陵县、渌口区、天元区、石峰区、炎陵县、荷塘区、醴陵市、攸县、芦淞区)济南市(济阳区、市中区、槐荫区、历下区、天桥区、钢城区、历城区、章丘区、莱芜区、长清区、平阴县、商河县)

大连市(西岗区、旅顺口区、甘井子区、沙河口区、庄河市、普兰店区、瓦房店市、长海县、中山区、金州区)  珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

益阳市(桃江县、资阳区、安化县、沅江市、南县、赫山区)

景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)

惠州市(博罗县、惠城区、惠东县、惠阳区、龙门县)海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、德令哈市、茫崖市、乌兰县、都兰县、天峻县)

银川市(金凤区、西夏区、灵武市、贺兰县、永宁县、兴庆区)

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

大同市(左云县、天镇县、灵丘县、阳高县、云冈区、云州区、浑源县、新荣区、广灵县、平城区)

泰安市(宁阳县、岱岳区、新泰市、肥城市、泰山区、东平县)

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临汾市(汾西县、永和县、曲沃县、浮山县、安泽县、隰县、大宁县、蒲县、翼城县、侯马市、洪洞县、古县、霍州市、襄汾县、乡宁县、吉县、尧都区)

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防城港市(东兴市、港口区、上思县、防城区)

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

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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。