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揭阳市(惠来县、榕城区、普宁市、揭东区、揭西县)

茂名市(化州市、高州市、信宜市、电白区、茂南区)  巴音郭楞蒙古自治州(和静县、库尔勒市、博湖县、轮台县、和硕县、若羌县、尉犁县、且末县、焉耆回族自治县)

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

东莞市

桂林市(雁山区、资源县、叠彩区、全州县、荔浦市、灵川县、永福县、阳朔县、平乐县、临桂区、恭城瑶族自治县、秀峰区、龙胜各族自治县、兴安县、灌阳县、七星区、象山区)绵阳市(涪城区、平武县、三台县、江油市、游仙区、安州区、梓潼县、北川羌族自治县、盐亭县)

荆门市(东宝区、京山市、掇刀区、钟祥市、沙洋县)  莆田市(荔城区、仙游县、城厢区、秀屿区、涵江区)

新乡市(辉县市、红旗区、长垣市、牧野区、卫滨区、凤泉区、延津县、原阳县、封丘县、新乡县、获嘉县、卫辉市)

本溪市(本溪满族自治县、桓仁满族自治县、平山区、南芬区、溪湖区、明山区)

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

娄底市(娄星区、双峰县、新化县、涟源市、冷水江市)

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

曲靖市(宣威市、富源县、师宗县、陆良县、麒麟区、沾益区、会泽县、马龙区、罗平县)

金华市(浦江县、永康市、金东区、婺城区、武义县、东阳市、兰溪市、磐安县、义乌市)

宜春市(上高县、樟树市、铜鼓县、万载县、丰城市、靖安县、奉新县、宜丰县、高安市、袁州区)

钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)

深圳市(罗湖区、龙华区、盐田区、光明区、龙岗区、福田区、坪山区、宝安区、南山区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

清远市(连山壮族瑶族自治县、连州市、阳山县、清新区、英德市、佛冈县、清城区、连南瑶族自治县)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、德令哈市、乌兰县、茫崖市、都兰县)

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

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克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)

香港特别行政区

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

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

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济南市(莱芜区、商河县、市中区、长清区、历下区、平阴县、济阳区、槐荫区、天桥区、章丘区、历城区、钢城区)

雅安市(石棉县、荥经县、名山区、雨城区、芦山县、汉源县、宝兴县、天全县)

铜仁市(石阡县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、江口县、德江县、碧江区、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、万山区、思南县)

孝感市(云梦县、安陆市、孝昌县、汉川市、大悟县、应城市、孝南区)  济宁市(汶上县、金乡县、曲阜市、嘉祥县、任城区、鱼台县、邹城市、兖州区、泗水县、微山县、梁山县)

锦州市(古塔区、黑山县、义县、凌海市、北镇市、太和区、凌河区)

益阳市(桃江县、沅江市、安化县、赫山区、资阳区、南县)

乐山市(犍为县、马边彝族自治县、峨眉山市、五通桥区、市中区、井研县、沐川县、沙湾区、金口河区、峨边彝族自治县、夹江县)运城市(新绛县、平陆县、河津市、夏县、永济市、盐湖区、绛县、芮城县、垣曲县、稷山县、万荣县、闻喜县、临猗县)

随州市(广水市、曾都区、随县)  阜阳市(太和县、颍上县、阜南县、界首市、颍泉区、临泉县、颍东区、颍州区)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

阜新市(太平区、细河区、清河门区、新邱区、彰武县、阜新蒙古族自治县、海州区)

南京市(浦口区、玄武区、高淳区、溧水区、秦淮区、江宁区、建邺区、雨花台区、六合区、栖霞区、鼓楼区)松原市(宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市)

泸州市(泸县、古蔺县、合江县、叙永县、江阳区、纳溪区、龙马潭区)

兰州市(永登县、红古区、西固区、皋兰县、七里河区、城关区、榆中县、安宁区)

厦门市(湖里区、海沧区、思明区、集美区、同安区、翔安区)

上饶市(玉山县、广丰区、广信区、铅山县、鄱阳县、弋阳县、信州区、横峰县、婺源县、德兴市、万年县、余干县)

云浮市(新兴县、云安区、郁南县、云城区、罗定市)

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

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

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

澳门特别行政区

佛山市(南海区、顺德区、高明区、禅城区、三水区)

新疆维吾尔自治区

呼和浩特市(新城区、土默特左旗、清水河县、和林格尔县、玉泉区、回民区、武川县、赛罕区、托克托县)

蚌埠市(怀远县、龙子湖区、禹会区、五河县、固镇县、淮上区、蚌山区)

湘潭市(韶山市、岳塘区、湘潭县、雨湖区、湘乡市)

湖州市(吴兴区、德清县、安吉县、南浔区、长兴县)

平凉市(崆峒区、华亭市、泾川县、崇信县、静宁县、灵台县、庄浪县)

　　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。