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全国服务区域：
济宁市(嘉祥县、微山县、邹城市、金乡县、鱼台县、泗水县、梁山县、任城区、兖州区、汶上县、曲阜市)
塔城地区(沙湾市、托里县、额敏县、塔城市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县)
永州市(蓝山县、冷水滩区、宁远县、零陵区、江永县、新田县、东安县、道县、祁阳市、双牌县、江华瑶族自治县)
黄石市(大冶市、阳新县、下陆区、西塞山区、铁山区、黄石港区)
吉安市(吉州区、遂川县、吉安县、新干县、泰和县、吉水县、永丰县、永新县、井冈山市、峡江县、安福县、青原区、万安县)
林芝市(朗县、波密县、米林市、墨脱县、工布江达县、察隅县、巴宜区)
临夏回族自治州(临夏市、和政县、临夏县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、广河县、东乡族自治县)
内蒙古自治区
延安市(甘泉县、富县、黄陵县、宜川县、洛川县、志丹县、子长市、延川县、吴起县、黄龙县、宝塔区、延长县、安塞区)
九江市(瑞昌市、永修县、湖口县、柴桑区、修水县、浔阳区、都昌县、武宁县、德安县、濂溪区、共青城市、庐山市、彭泽县)
哈尔滨市(南岗区、松北区、五常市、延寿县、道里区、宾县、尚志市、木兰县、道外区、方正县、通河县、巴彦县、阿城区、香坊区、依兰县、平房区、双城区、呼兰区)
温州市(龙港市、苍南县、乐清市、瓯海区、泰顺县、瑞安市、龙湾区、洞头区、鹿城区、平阳县、文成县、永嘉县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、古丈县、龙山县、吉首市、泸溪县、花垣县、凤凰县、保靖县)
广元市(旺苍县、朝天区、剑阁县、昭化区、青川县、利州区、苍溪县)
吴忠市(利通区、红寺堡区、盐池县、青铜峡市、同心县)
西安市(莲湖区、灞桥区、周至县、蓝田县、新城区、碑林区、鄠邑区、未央区、临潼区、阎良区、长安区、雁塔区、高陵区)
鹤壁市(浚县、鹤山区、山城区、淇滨区、淇县)
衡水市(枣强县、深州市、故城县、武邑县、桃城区、安平县、阜城县、武强县、景县、冀州区、饶阳县)
拉萨市(林周县、当雄县、达孜区、墨竹工卡县、曲水县、城关区、堆龙德庆区、尼木县)
南充市(仪陇县、高坪区、营山县、顺庆区、西充县、阆中市、嘉陵区、蓬安县、南部县)
承德市(滦平县、平泉市、宽城满族自治县、兴隆县、双滦区、承德县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、隆化县、鹰手营子矿区)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
邯郸市(肥乡区、丛台区、磁县、永年区、临漳县、复兴区、涉县、成安县、邱县、峰峰矿区、魏县、广平县、曲周县、馆陶县、武安市、邯山区、鸡泽县、大名县)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、建水县、泸西县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、石屏县、弥勒市、开远市、屏边苗族自治县、蒙自市、红河县、绿春县)
福州市(永泰县、仓山区、福清市、平潭县、罗源县、马尾区、台江区、鼓楼区、长乐区、晋安区、闽清县、闽侯县、连江县)
汕头市(潮南区、金平区、潮阳区、澄海区、南澳县、龙湖区、濠江区)
抚州市(东乡区、黎川县、南丰县、金溪县、南城县、宜黄县、临川区、崇仁县、乐安县、资溪县、广昌县)
衢州市(江山市、衢江区、开化县、常山县、柯城区、龙游县)
潍坊市(安丘市、昌乐县、潍城区、临朐县、奎文区、高密市、坊子区、昌邑市、青州市、寿光市、诸城市、寒亭区)
新乡市(凤泉区、牧野区、获嘉县、红旗区、卫辉市、延津县、长垣市、辉县市、原阳县、封丘县、卫滨区、新乡县)
贵港市(港南区、覃塘区、桂平市、港北区、平南县)
廊坊市(大厂回族自治县、霸州市、大城县、香河县、固安县、广阳区、安次区、永清县、文安县、三河市)
吉林市(磐石市、舒兰市、昌邑区、丰满区、永吉县、船营区、龙潭区、蛟河市、桦甸市)
太原市(古交市、清徐县、晋源区、杏花岭区、小店区、万柏林区、阳曲县、迎泽区、娄烦县、尖草坪区)
泸州市(合江县、古蔺县、龙马潭区、江阳区、泸县、纳溪区、叙永县)
益阳市(沅江市、资阳区、桃江县、南县、安化县、赫山区)
南昌市(红谷滩区、南昌县、西湖区、青云谱区、青山湖区、东湖区、安义县、新建区、进贤县)
驻马店市(新蔡县、泌阳县、遂平县、正阳县、上蔡县、驿城区、汝南县、西平县、平舆县、确山县)
德州市(夏津县、乐陵市、禹城市、平原县、宁津县、齐河县、武城县、庆云县、德城区、临邑县、陵城区)
重庆市(涪陵区、合川区、铜梁区、江北区、黔江区、巴南区、沙坪坝区、垫江县、南岸区、云阳县、开州区、万州区、大足区、武隆区、巫山县、永川区、江津区、渝北区、忠县、长寿区、石柱土家族自治县、丰都县、璧山区、北碚区、綦江区、秀山土家族苗族自治县、荣昌区、巫溪县、梁平区、城口县、渝中区、大渡口区、奉节县、彭水苗族土家族自治县、九龙坡区、酉阳土家族苗族自治县、潼南区、南川区)
晋中市(祁县、灵石县、左权县、太谷区、平遥县、昔阳县、榆次区、榆社县、介休市、寿阳县、和顺县)
鸡西市(梨树区、滴道区、鸡冠区、密山市、麻山区、鸡东县、虎林市、城子河区、恒山区)
山南市(加查县、贡嘎县、乃东区、洛扎县、错那市、扎囊县、措美县、浪卡子县、桑日县、曲松县、隆子县、琼结县)
长沙市(岳麓区、芙蓉区、宁乡市、长沙县、雨花区、望城区、天心区、浏阳市、开福区)
荆门市(东宝区、沙洋县、京山市、掇刀区、钟祥市)
六安市(霍山县、金安区、金寨县、霍邱县、叶集区、舒城县、裕安区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、芒市、陇川县、盈江县)
惠州市(惠东县、惠城区、惠阳区、博罗县、龙门县)
阿里地区(措勤县、噶尔县、改则县、日土县、普兰县、札达县、革吉县)
毕节市(七星关区、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、黔西市、赫章县、纳雍县、大方县)
包头市(固阳县、石拐区、昆都仑区、土默特右旗、东河区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、青山区、白云鄂博矿区)
三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、册亨县、晴隆县、兴仁市、兴义市、安龙县、望谟县、贞丰县)
宁夏回族自治区
白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、浑江区、抚松县)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)
伊春市(汤旺县、丰林县、南岔县、乌翠区、大箐山县、友好区、嘉荫县、金林区、伊美区、铁力市)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、溆浦县、麻阳苗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、会同县、通道侗族自治县、中方县、洪江市、新晃侗族自治县、沅陵县、鹤城区)
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)
鹤岗市(工农区、向阳区、绥滨县、兴山区、萝北县、东山区、兴安区、南山区)
青岛市(市北区、崂山区、城阳区、即墨区、黄岛区、李沧区、平度市、市南区、胶州市、莱西市)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、格尔木市、天峻县、德令哈市、都兰县、乌兰县)
那曲市(安多县、色尼区、申扎县、双湖县、班戈县、尼玛县、比如县、巴青县、嘉黎县、索县、聂荣县)
安顺市(西秀区、平坝区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县)
梅州市(丰顺县、蕉岭县、兴宁市、平远县、梅江区、大埔县、五华县、梅县区)
文山壮族苗族自治州(广南县、西畴县、富宁县、马关县、砚山县、丘北县、麻栗坡县、文山市)
保定市(安新县、易县、顺平县、阜平县、莲池区、清苑区、容城县、博野县、竞秀区、曲阳县、雄县、涞水县、高阳县、定州市、望都县、高碑店市、安国市、涿州市、涞源县、唐县、满城区、徐水区、蠡县、定兴县)
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柳州市(柳城县、鹿寨县、鱼峰区、融水苗族自治县、城中区、融安县、柳南区、柳北区、柳江区、三江侗族自治县)
岳阳市(汨罗市、平江县、云溪区、岳阳楼区、湘阴县、华容县、君山区、岳阳县、临湘市)
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贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、八步区)
济南市(莱芜区、历城区、平阴县、章丘区、市中区、济阳区、长清区、钢城区、商河县、天桥区、槐荫区、历下区)
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本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区、平山区、南芬区、明山区)
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)
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吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
白城市(大安市、镇赉县、洮北区、洮南市、通榆县)
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广西壮族自治区
崇左市(天等县、扶绥县、凭祥市、大新县、宁明县、龙州县、江州区)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、昭苏县、尼勒克县、奎屯市、霍尔果斯市、巩留县、特克斯县、伊宁县、新源县、察布查尔锡伯自治县、霍城县)
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连云港市(东海县、海州区、灌南县、赣榆区、连云区、灌云县)
凉山彝族自治州(喜德县、越西县、会东县、会理市、雷波县、金阳县、西昌市、德昌县、普格县、昭觉县、美姑县、木里藏族自治县、冕宁县、宁南县、甘洛县、盐源县、布拖县)
日喀则市(岗巴县、定日县、桑珠孜区、萨嘎县、定结县、仲巴县、拉孜县、南木林县、亚东县、吉隆县、萨迦县、谢通门县、康马县、聂拉木县、江孜县、仁布县、白朗县、昂仁县)
渭南市(富平县、澄城县、华州区、临渭区、华阴市、大荔县、韩城市、潼关县、白水县、合阳县、蒲城县)
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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