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昆明市(西山区、东川区、官渡区、五华区、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、呈贡区、嵩明县、晋宁区、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、宜良县、富民县)
辽阳市(白塔区、太子河区、文圣区、辽阳县、宏伟区、灯塔市、弓长岭区)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、赤水市、红花岗区、绥阳县、正安县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、余庆县、习水县、湄潭县、仁怀市、播州区、凤冈县、汇川区)
镇江市(丹徒区、句容市、丹阳市、扬中市、润州区、京口区)
南宁市(江南区、西乡塘区、邕宁区、良庆区、横州市、青秀区、兴宁区、宾阳县、马山县、隆安县、上林县、武鸣区)
吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、同心县、盐池县、利通区)
驻马店市(确山县、平舆县、驿城区、遂平县、西平县、泌阳县、新蔡县、上蔡县、正阳县、汝南县)
果洛藏族自治州(久治县、甘德县、达日县、玛沁县、班玛县、玛多县)
海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)
宜昌市(伍家岗区、宜都市、猇亭区、西陵区、当阳市、点军区、兴山县、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、夷陵区、枝江市、秭归县、远安县)
承德市(承德县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、双滦区、双桥区、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、平泉市、隆化县、滦平县)
临沂市(罗庄区、蒙阴县、临沭县、平邑县、沂水县、沂南县、莒南县、费县、郯城县、兰陵县、兰山区、河东区)
本溪市(桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县、南芬区、平山区、溪湖区)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、江川区、澄江市、通海县、易门县)
丽江市(永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县)
赣州市(瑞金市、宁都县、会昌县、寻乌县、崇义县、上犹县、大余县、定南县、赣县区、于都县、石城县、章贡区、安远县、南康区、全南县、兴国县、信丰县、龙南市)
乐山市(沐川县、井研县、马边彝族自治县、夹江县、五通桥区、金口河区、峨眉山市、犍为县、市中区、沙湾区、峨边彝族自治县)
黑河市(爱辉区、逊克县、孙吴县、嫩江市、五大连池市、北安市)
毕节市(七星关区、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、赫章县、黔西市、大方县、织金县)
宿州市(砀山县、泗县、萧县、埇桥区、灵璧县)
锦州市(北镇市、凌河区、黑山县、太和区、义县、凌海市、古塔区)
防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)
朔州市(怀仁市、山阴县、应县、朔城区、右玉县、平鲁区)
晋城市(城区、阳城县、高平市、沁水县、泽州县、陵川县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
聊城市(莘县、东阿县、东昌府区、冠县、阳谷县、高唐县、茌平区、临清市)
呼伦贝尔市(根河市、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、海拉尔区、扎兰屯市、新巴尔虎左旗、阿荣旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、额尔古纳市)
六安市(霍山县、裕安区、舒城县、金寨县、叶集区、霍邱县、金安区)
雅安市(雨城区、汉源县、石棉县、天全县、名山区、荥经县、芦山县、宝兴县)
新余市(渝水区、分宜县)
辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)
池州市(东至县、贵池区、青阳县、石台县)
贵港市(桂平市、港南区、港北区、平南县、覃塘区)
普洱市(景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县)
太原市(晋源区、迎泽区、清徐县、小店区、万柏林区、娄烦县、古交市、阳曲县、尖草坪区、杏花岭区)
阜阳市(颍上县、颍东区、临泉县、太和县、颍泉区、颍州区、界首市、阜南县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
甘孜藏族自治州(泸定县、道孚县、康定市、德格县、得荣县、炉霍县、理塘县、色达县、甘孜县、石渠县、白玉县、九龙县、乡城县、新龙县、雅江县、巴塘县、丹巴县、稻城县)
内江市(东兴区、市中区、资中县、威远县、隆昌市)
朝阳市(建平县、北票市、双塔区、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、龙城区)
东营市(垦利区、利津县、河口区、广饶县、东营区)
三明市(将乐县、清流县、三元区、永安市、尤溪县、宁化县、大田县、沙县区、明溪县、泰宁县、建宁县)
怀化市(辰溪县、鹤城区、芷江侗族自治县、洪江市、沅陵县、中方县、通道侗族自治县、会同县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县)
那曲市(比如县、申扎县、尼玛县、双湖县、索县、巴青县、嘉黎县、安多县、色尼区、聂荣县、班戈县)
漯河市(舞阳县、召陵区、临颍县、源汇区、郾城区)
九江市(庐山市、都昌县、德安县、柴桑区、濂溪区、浔阳区、永修县、武宁县、湖口县、修水县、彭泽县、瑞昌市、共青城市)
佛山市(三水区、南海区、禅城区、高明区、顺德区)
商洛市(镇安县、丹凤县、柞水县、商南县、商州区、洛南县、山阳县)
菏泽市(郓城县、鄄城县、牡丹区、曹县、成武县、巨野县、定陶区、单县、东明县)
广州市(越秀区、番禺区、荔湾区、海珠区、白云区、南沙区、天河区、增城区、从化区、花都区、黄埔区)
肇庆市(德庆县、封开县、四会市、鼎湖区、端州区、怀集县、广宁县、高要区)
白城市(洮南市、通榆县、大安市、洮北区、镇赉县)
葫芦岛市(南票区、龙港区、连山区、兴城市、绥中县、建昌县)
白银市(平川区、会宁县、白银区、靖远县、景泰县)
阿勒泰地区(吉木乃县、富蕴县、青河县、福海县、哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市)
许昌市(魏都区、长葛市、建安区、襄城县、禹州市、鄢陵县)
七台河市(勃利县、新兴区、桃山区、茄子河区)
东莞市
通化市(通化县、梅河口市、集安市、二道江区、东昌区、辉南县、柳河县)
汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)
萍乡市(芦溪县、上栗县、湘东区、安源区、莲花县)
平凉市(崇信县、泾川县、庄浪县、静宁县、崆峒区、灵台县、华亭市)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)
丹东市(东港市、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县、元宝区、振安区)
南阳市(宛城区、新野县、方城县、南召县、内乡县、镇平县、邓州市、社旗县、桐柏县、卧龙区、西峡县、唐河县、淅川县)
长春市(九台区、德惠市、农安县、榆树市、双阳区、绿园区、宽城区、南关区、朝阳区、二道区、公主岭市)
宝鸡市(千阳县、麟游县、渭滨区、扶风县、凤县、陈仓区、眉县、陇县、岐山县、太白县、金台区、凤翔区)
常州市(金坛区、武进区、天宁区、溧阳市、新北区、钟楼区)
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西安市(周至县、高陵区、碑林区、新城区、雁塔区、临潼区、灞桥区、长安区、阎良区、鄠邑区、未央区、蓝田县、莲湖区)
永州市(冷水滩区、江永县、祁阳市、新田县、道县、江华瑶族自治县、宁远县、东安县、零陵区、蓝山县、双牌县)
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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。
新闻结尾
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