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平凉市(崆峒区、静宁县、庄浪县、华亭市、泾川县、灵台县、崇信县)

宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、砀山县、萧县)

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

上海市(闵行区、宝山区、嘉定区、长宁区、普陀区、虹口区、杨浦区、奉贤区、崇明区、徐汇区、黄浦区、松江区、青浦区、金山区、浦东新区、静安区)  嘉兴市(平湖市、嘉善县、南湖区、海盐县、秀洲区、海宁市、桐乡市)

廊坊市(固安县、安次区、大城县、大厂回族自治县、霸州市、永清县、三河市、文安县、广阳区、香河县)

松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县)

河源市(龙川县、紫金县、和平县、东源县、源城区、连平县)

西宁市(城北区、湟中区、城中区、城东区、城西区、大通回族土族自治县、湟源县)  河池市(南丹县、巴马瑶族自治县、东兰县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、凤山县、天峨县、宜州区)

池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)

宝鸡市(凤翔区、渭滨区、凤县、麟游县、眉县、千阳县、岐山县、金台区、太白县、陇县、扶风县、陈仓区)

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

杭州市(余杭区、临平区、钱塘区、桐庐县、上城区、临安区、滨江区、萧山区、西湖区、建德市、富阳区、淳安县、拱墅区)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗)

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

黄山市(歙县、黟县、屯溪区、休宁县、祁门县、徽州区、黄山区)

岳阳市(平江县、岳阳楼区、君山区、临湘市、湘阴县、岳阳县、汨罗市、云溪区、华容县)

吴忠市(利通区、红寺堡区、同心县、盐池县、青铜峡市)

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

蚌埠市(龙子湖区、淮上区、怀远县、蚌山区、五河县、禹会区、固镇县)

永州市(新田县、东安县、道县、零陵区、冷水滩区、祁阳市、蓝山县、江永县、江华瑶族自治县、宁远县、双牌县)

洛阳市(孟津区、瀍河回族区、洛宁县、伊川县、老城区、西工区、洛龙区、嵩县、栾川县、宜阳县、偃师区、涧西区、汝阳县、新安县)

贺州市(昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、平桂区、八步区)

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

和田地区(和田市、于田县、策勒县、民丰县、皮山县、洛浦县、和田县、墨玉县)

本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、平山区、明山区、本溪满族自治县、溪湖区)

朝阳市(双塔区、建平县、北票市、凌源市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区)

阜阳市(颍东区、太和县、颍泉区、颍上县、临泉县、颍州区、界首市、阜南县)

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惠州市(博罗县、龙门县、惠东县、惠城区、惠阳区)

石家庄市(无极县、深泽县、井陉矿区、正定县、长安区、鹿泉区、桥西区、裕华区、灵寿县、藁城区、新乐市、赞皇县、晋州市、赵县、新华区、元氏县、栾城区、井陉县、平山县、行唐县、高邑县、辛集市)

泰安市(东平县、肥城市、新泰市、泰山区、岱岳区、宁阳县)

泉州市(德化县、丰泽区、安溪县、泉港区、南安市、惠安县、晋江市、永春县、石狮市、洛江区、鲤城区、金门县)  贵阳市(花溪区、观山湖区、云岩区、开阳县、清镇市、修文县、息烽县、南明区、乌当区、白云区)

铁岭市(昌图县、铁岭县、开原市、银州区、西丰县、调兵山市、清河区)

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

南昌市(安义县、红谷滩区、进贤县、南昌县、青云谱区、西湖区、新建区、青山湖区、东湖区)汕头市(濠江区、南澳县、金平区、潮南区、潮阳区、澄海区、龙湖区)

上饶市(横峰县、余干县、德兴市、万年县、铅山县、广丰区、鄱阳县、婺源县、广信区、玉山县、弋阳县、信州区)  北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)

许昌市(襄城县、鄢陵县、建安区、禹州市、魏都区、长葛市)

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

金华市(兰溪市、浦江县、婺城区、武义县、东阳市、磐安县、金东区、永康市、义乌市)苏州市(吴中区、常熟市、姑苏区、太仓市、虎丘区、张家港市、吴江区、相城区、昆山市)

达州市(达川区、渠县、通川区、开江县、万源市、大竹县、宣汉县)

南平市(邵武市、浦城县、顺昌县、松溪县、延平区、建阳区、光泽县、政和县、武夷山市、建瓯市)

盘锦市(大洼区、盘山县、兴隆台区、双台子区)

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

云浮市(新兴县、罗定市、云城区、郁南县、云安区)

延边朝鲜族自治州(龙井市、敦化市、珲春市、图们市、和龙市、汪清县、安图县、延吉市)

日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

三门峡市(卢氏县、义马市、湖滨区、渑池县、灵宝市、陕州区)

自贡市(大安区、贡井区、沿滩区、荣县、自流井区、富顺县)

江门市(江海区、蓬江区、鹤山市、恩平市、新会区、台山市、开平市)

鄂尔多斯市(东胜区、伊金霍洛旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、达拉特旗、康巴什区、准格尔旗、杭锦旗、乌审旗)

娄底市(涟源市、双峰县、娄星区、新化县、冷水江市)

芜湖市(无为市、南陵县、湾沚区、繁昌区、镜湖区、弋江区、鸠江区)

大连市(庄河市、中山区、普兰店区、旅顺口区、瓦房店市、甘井子区、沙河口区、长海县、金州区、西岗区)

亳州市(蒙城县、谯城区、利辛县、涡阳县)

淮安市(金湖县、涟水县、淮阴区、盱眙县、淮安区、洪泽区、清江浦区)

　　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。