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长春市(德惠市、二道区、南关区、九台区、绿园区、朝阳区、双阳区、榆树市、农安县、公主岭市、宽城区)

梅州市(平远县、梅县区、丰顺县、五华县、蕉岭县、兴宁市、大埔县、梅江区)

张家口市(万全区、怀来县、沽源县、赤城县、蔚县、宣化区、康保县、崇礼区、尚义县、桥西区、张北县、下花园区、涿鹿县、怀安县、阳原县、桥东区)

邢台市(平乡县、临西县、新河县、内丘县、清河县、信都区、任泽区、宁晋县、巨鹿县、广宗县、隆尧县、临城县、威县、南宫市、沙河市、襄都区、柏乡县、南和区)  防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)

鹤岗市(兴山区、南山区、萝北县、向阳区、绥滨县、工农区、兴安区、东山区)

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

株洲市(醴陵市、荷塘区、渌口区、炎陵县、石峰区、天元区、茶陵县、攸县、芦淞区)

驻马店市(汝南县、西平县、平舆县、驿城区、新蔡县、确山县、遂平县、泌阳县、上蔡县、正阳县)  金华市(婺城区、永康市、武义县、义乌市、兰溪市、东阳市、金东区、磐安县、浦江县)

厦门市(思明区、海沧区、湖里区、集美区、翔安区、同安区)

肇庆市(广宁县、端州区、封开县、四会市、高要区、怀集县、鼎湖区、德庆县)

阿克苏地区(阿克苏市、新和县、阿瓦提县、温宿县、库车市、拜城县、沙雅县、乌什县、柯坪县)

东营市(河口区、垦利区、利津县、东营区、广饶县)

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

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

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

泰州市(姜堰区、泰兴市、兴化市、靖江市、高港区、海陵区)

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

嘉峪关市

宁夏回族自治区

唐山市(玉田县、路南区、乐亭县、丰润区、迁安市、丰南区、古冶区、滦南县、滦州市、开平区、曹妃甸区、遵化市、路北区、迁西县)

黄石市(下陆区、阳新县、铁山区、黄石港区、大冶市、西塞山区)

盐城市(大丰区、响水县、滨海县、阜宁县、建湖县、亭湖区、东台市、盐都区、射阳县)

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

中山市

韶关市(浈江区、始兴县、翁源县、乐昌市、南雄市、仁化县、乳源瑶族自治县、新丰县、曲江区、武江区)

盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)

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

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广西壮族自治区

衡水市(武强县、枣强县、饶阳县、故城县、景县、桃城区、武邑县、冀州区、深州市、安平县、阜城县)

黔东南苗族侗族自治州(台江县、雷山县、天柱县、剑河县、凯里市、三穗县、施秉县、锦屏县、榕江县、从江县、黎平县、岑巩县、黄平县、镇远县、麻江县、丹寨县)

庆阳市(庆城县、合水县、环县、华池县、正宁县、镇原县、宁县、西峰区)  伊犁哈萨克自治州(伊宁市、霍尔果斯市、昭苏县、尼勒克县、伊宁县、新源县、察布查尔锡伯自治县、巩留县、霍城县、特克斯县、奎屯市)

泸州市(叙永县、江阳区、纳溪区、泸县、合江县、龙马潭区、古蔺县)

开封市(顺河回族区、通许县、祥符区、禹王台区、鼓楼区、龙亭区、尉氏县、兰考县、杞县)

昆明市(石林彝族自治县、宜良县、东川区、官渡区、寻甸回族彝族自治县、嵩明县、五华区、呈贡区、富民县、晋宁区、安宁市、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、西山区)淮南市(潘集区、寿县、田家庵区、谢家集区、八公山区、大通区、凤台县)

玉树藏族自治州(治多县、曲麻莱县、称多县、玉树市、囊谦县、杂多县)  喀什地区(莎车县、麦盖提县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、疏附县、泽普县、英吉沙县、叶城县、喀什市、巴楚县、疏勒县)

阜阳市(界首市、颍东区、颍州区、太和县、阜南县、颍泉区、颍上县、临泉县)

丹东市(元宝区、振兴区、宽甸满族自治县、振安区、凤城市、东港市)

定西市(临洮县、陇西县、漳县、安定区、岷县、渭源县、通渭县)成都市(都江堰市、青白江区、郫都区、蒲江县、简阳市、新津区、双流区、龙泉驿区、锦江区、温江区、武侯区、金牛区、邛崃市、新都区、崇州市、金堂县、青羊区、彭州市、大邑县、成华区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

白山市(浑江区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、抚松县、江源区)

黄山市(黄山区、歙县、徽州区、黟县、祁门县、屯溪区、休宁县)

南宁市(宾阳县、良庆区、上林县、横州市、江南区、兴宁区、青秀区、邕宁区、隆安县、西乡塘区、马山县、武鸣区)

攀枝花市(米易县、西区、仁和区、盐边县、东区)

红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、绿春县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、红河县、石屏县、河口瑶族自治县、开远市、弥勒市、泸西县、建水县、元阳县)

朔州市(应县、山阴县、怀仁市、平鲁区、右玉县、朔城区)

泉州市(永春县、德化县、南安市、丰泽区、石狮市、鲤城区、晋江市、泉港区、金门县、安溪县、惠安县、洛江区)

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

濮阳市(南乐县、范县、濮阳县、台前县、清丰县、华龙区)

石河子市(阿拉尔市、胡杨河市、昆玉市、双河市、白杨市、北屯市、铁门关市、可克达拉市、图木舒克市、五家渠市、新星市)

铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)

北京市(西城区、通州区、顺义区、门头沟区、大兴区、东城区、丰台区、延庆区、房山区、平谷区、昌平区、海淀区、朝阳区、石景山区、密云区、怀柔区)

广安市(前锋区、武胜县、广安区、岳池县、华蓥市、邻水县)

西安市(新城区、周至县、未央区、高陵区、鄠邑区、阎良区、临潼区、灞桥区、碑林区、长安区、蓝田县、雁塔区、莲湖区)

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

　　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。