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成都市(武侯区、金牛区、锦江区、郫都区、都江堰市、蒲江县、新都区、双流区、彭州市、青羊区、成华区、崇州市、简阳市、新津区、大邑县、青白江区、金堂县、龙泉驿区、温江区、邛崃市)
嘉峪关市
松原市(扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区)
朝阳市(建平县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、凌源市、朝阳县、北票市)
重庆市(巴南区、合川区、大渡口区、丰都县、铜梁区、酉阳土家族苗族自治县、九龙坡区、武隆区、巫山县、黔江区、忠县、云阳县、城口县、璧山区、渝中区、潼南区、南岸区、綦江区、荣昌区、江津区、南川区、垫江县、开州区、北碚区、梁平区、万州区、涪陵区、江北区、石柱土家族自治县、大足区、秀山土家族苗族自治县、渝北区、永川区、彭水苗族土家族自治县、奉节县、沙坪坝区、长寿区、巫溪县)
铁岭市(调兵山市、开原市、铁岭县、清河区、昌图县、西丰县、银州区)
廊坊市(香河县、三河市、霸州市、文安县、永清县、安次区、广阳区、固安县、大厂回族自治县、大城县)
阿勒泰地区(吉木乃县、青河县、哈巴河县、福海县、富蕴县、阿勒泰市、布尔津县)
秦皇岛市(北戴河区、昌黎县、卢龙县、抚宁区、海港区、山海关区、青龙满族自治县)
固原市(彭阳县、隆德县、泾源县、西吉县、原州区)
漯河市(源汇区、舞阳县、临颍县、郾城区、召陵区)
肇庆市(鼎湖区、封开县、怀集县、德庆县、端州区、高要区、四会市、广宁县)
六安市(霍邱县、金寨县、舒城县、叶集区、霍山县、金安区、裕安区)
东营市(河口区、东营区、垦利区、广饶县、利津县)
信阳市(浉河区、潢川县、光山县、淮滨县、息县、新县、罗山县、固始县、平桥区、商城县)
七台河市(勃利县、茄子河区、桃山区、新兴区)
福州市(永泰县、长乐区、连江县、鼓楼区、晋安区、闽侯县、闽清县、平潭县、福清市、马尾区、台江区、罗源县、仓山区)
济南市(长清区、平阴县、商河县、莱芜区、钢城区、济阳区、历城区、历下区、章丘区、市中区、槐荫区、天桥区)
周口市(商水县、太康县、川汇区、沈丘县、西华县、淮阳区、郸城县、扶沟县、项城市、鹿邑县)
绍兴市(上虞区、柯桥区、诸暨市、新昌县、嵊州市、越城区)
兰州市(西固区、城关区、安宁区、皋兰县、榆中县、红古区、永登县、七里河区)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
朔州市(朔城区、山阴县、平鲁区、右玉县、应县、怀仁市)
唐山市(滦南县、玉田县、迁西县、古冶区、遵化市、路南区、迁安市、乐亭县、路北区、丰南区、曹妃甸区、丰润区、开平区、滦州市)
延安市(黄龙县、子长市、黄陵县、宜川县、吴起县、安塞区、延川县、洛川县、甘泉县、宝塔区、志丹县、富县、延长县)
芜湖市(繁昌区、弋江区、镜湖区、鸠江区、湾沚区、无为市、南陵县)
舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)
玉树藏族自治州(玉树市、曲麻莱县、治多县、称多县、囊谦县、杂多县)
丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县)
商洛市(柞水县、镇安县、商南县、商州区、山阳县、洛南县、丹凤县)
林芝市(朗县、工布江达县、米林市、察隅县、墨脱县、巴宜区、波密县)
邯郸市(成安县、临漳县、武安市、鸡泽县、丛台区、邯山区、曲周县、大名县、馆陶县、肥乡区、涉县、复兴区、魏县、磁县、峰峰矿区、广平县、永年区、邱县)
内蒙古自治区
香港特别行政区
黄山市(屯溪区、黟县、歙县、祁门县、休宁县、徽州区、黄山区)
辽阳市(文圣区、太子河区、白塔区、灯塔市、辽阳县、弓长岭区、宏伟区)
宝鸡市(眉县、凤县、陇县、陈仓区、渭滨区、岐山县、千阳县、麟游县、凤翔区、扶风县、太白县、金台区)
伊春市(金林区、南岔县、铁力市、友好区、乌翠区、丰林县、伊美区、嘉荫县、汤旺县、大箐山县)
沧州市(黄骅市、南皮县、吴桥县、青县、肃宁县、泊头市、盐山县、海兴县、献县、新华区、运河区、东光县、沧县、河间市、孟村回族自治县、任丘市)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、韶山市、湘乡市、岳塘区)
黄冈市(蕲春县、黄梅县、团风县、黄州区、罗田县、麻城市、武穴市、英山县、红安县、浠水县)
通化市(通化县、梅河口市、辉南县、二道江区、柳河县、集安市、东昌区)
曲靖市(麒麟区、陆良县、沾益区、宣威市、富源县、会泽县、马龙区、罗平县、师宗县)
平顶山市(叶县、湛河区、舞钢市、鲁山县、卫东区、石龙区、新华区、郏县、汝州市、宝丰县)
百色市(隆林各族自治县、德保县、平果市、田东县、西林县、右江区、田林县、乐业县、田阳区、那坡县、凌云县、靖西市)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
三门峡市(灵宝市、义马市、渑池县、陕州区、卢氏县、湖滨区)
淄博市(淄川区、临淄区、周村区、桓台县、博山区、高青县、沂源县、张店区)
连云港市(东海县、海州区、灌云县、连云区、赣榆区、灌南县)
阿里地区(札达县、革吉县、噶尔县、措勤县、普兰县、日土县、改则县)
拉萨市(曲水县、城关区、堆龙德庆区、当雄县、林周县、墨竹工卡县、尼木县、达孜区)
青岛市(李沧区、市南区、胶州市、黄岛区、平度市、即墨区、崂山区、市北区、城阳区、莱西市)
孝感市(孝南区、孝昌县、应城市、云梦县、安陆市、汉川市、大悟县)
台州市(温岭市、三门县、玉环市、天台县、路桥区、椒江区、黄岩区、仙居县、临海市)
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临汾市(曲沃县、乡宁县、霍州市、安泽县、浮山县、吉县、永和县、大宁县、翼城县、襄汾县、洪洞县、尧都区、侯马市、汾西县、古县、隰县、蒲县)
五指山市(东方市、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、屯昌县、陵水黎族自治县、临高县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、文昌市、琼海市、定安县、乐东黎族自治县、万宁市)
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泸州市(古蔺县、龙马潭区、江阳区、纳溪区、合江县、泸县、叙永县)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)
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那曲市(索县、尼玛县、色尼区、双湖县、班戈县、安多县、巴青县、聂荣县、嘉黎县、比如县、申扎县)
苏州市(姑苏区、虎丘区、张家港市、吴中区、太仓市、常熟市、相城区、昆山市、吴江区)
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遵义市(余庆县、赤水市、汇川区、桐梓县、凤冈县、习水县、红花岗区、仁怀市、播州区、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、正安县、绥阳县、湄潭县)
三明市(沙县区、永安市、尤溪县、清流县、三元区、将乐县、大田县、建宁县、宁化县、泰宁县、明溪县)
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。
新闻结尾
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