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怀化市(洪江市、中方县、沅陵县、鹤城区、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、溆浦县、会同县、新晃侗族自治县)

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

辽阳市(太子河区、宏伟区、辽阳县、白塔区、灯塔市、弓长岭区、文圣区)

七台河市(茄子河区、新兴区、勃利县、桃山区)  忻州市(原平市、五寨县、神池县、岢岚县、保德县、五台县、偏关县、河曲县、忻府区、代县、定襄县、宁武县、繁峙县、静乐县)

湛江市(雷州市、徐闻县、坡头区、廉江市、吴川市、赤坎区、遂溪县、霞山区、麻章区)

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

酒泉市(敦煌市、肃北蒙古族自治县、肃州区、瓜州县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)  哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

和田地区(皮山县、墨玉县、策勒县、和田县、民丰县、于田县、和田市、洛浦县)

商洛市(洛南县、柞水县、山阳县、丹凤县、镇安县、商南县、商州区)

三门峡市(湖滨区、义马市、渑池县、陕州区、灵宝市、卢氏县)

烟台市(海阳市、栖霞市、招远市、莱山区、蓬莱区、莱州市、莱阳市、芝罘区、福山区、龙口市、牟平区)

普洱市(澜沧拉祜族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)

固原市(隆德县、原州区、彭阳县、西吉县、泾源县)

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

文山壮族苗族自治州(广南县、西畴县、马关县、麻栗坡县、丘北县、文山市、富宁县、砚山县)

黄山市(祁门县、黟县、歙县、休宁县、徽州区、屯溪区、黄山区)

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

恩施土家族苗族自治州(巴东县、建始县、咸丰县、恩施市、来凤县、利川市、鹤峰县、宣恩县)

吉安市(吉安县、泰和县、万安县、永丰县、永新县、遂川县、青原区、安福县、井冈山市、新干县、吉州区、峡江县、吉水县)

南京市(玄武区、高淳区、建邺区、浦口区、雨花台区、鼓楼区、栖霞区、六合区、江宁区、溧水区、秦淮区)

秦皇岛市(北戴河区、抚宁区、山海关区、海港区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县)

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

鹤壁市(浚县、淇县、鹤山区、淇滨区、山城区)

金华市(磐安县、永康市、浦江县、武义县、金东区、兰溪市、婺城区、义乌市、东阳市)

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

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

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常州市(天宁区、钟楼区、金坛区、新北区、溧阳市、武进区)

嘉峪关市

萍乡市(上栗县、莲花县、安源区、芦溪县、湘东区)

丹东市(元宝区、振安区、宽甸满族自治县、振兴区、东港市、凤城市)  呼和浩特市(玉泉区、武川县、和林格尔县、清水河县、新城区、土默特左旗、赛罕区、回民区、托克托县)

黄石市(黄石港区、阳新县、大冶市、西塞山区、铁山区、下陆区)

咸宁市(咸安区、通山县、赤壁市、嘉鱼县、崇阳县、通城县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)衢州市(衢江区、开化县、常山县、柯城区、龙游县、江山市)

上饶市(鄱阳县、万年县、信州区、横峰县、德兴市、玉山县、广丰区、铅山县、广信区、婺源县、余干县、弋阳县)  益阳市(南县、沅江市、安化县、赫山区、资阳区、桃江县)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)梧州市(长洲区、岑溪市、蒙山县、龙圩区、苍梧县、万秀区、藤县)

白银市(景泰县、平川区、靖远县、白银区、会宁县)

吴忠市(利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市、盐池县)

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

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

广安市(邻水县、华蓥市、武胜县、前锋区、岳池县、广安区)

汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)

葫芦岛市(连山区、绥中县、龙港区、建昌县、南票区、兴城市)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

玉溪市(通海县、易门县、江川区、华宁县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、红塔区、新平彝族傣族自治县)

连云港市(灌云县、灌南县、东海县、连云区、海州区、赣榆区)

温州市(洞头区、瑞安市、文成县、泰顺县、鹿城区、苍南县、龙港市、平阳县、瓯海区、龙湾区、乐清市、永嘉县)

周口市(沈丘县、扶沟县、太康县、郸城县、淮阳区、项城市、鹿邑县、川汇区、商水县、西华县)

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

昆明市(官渡区、寻甸回族彝族自治县、西山区、嵩明县、盘龙区、晋宁区、呈贡区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、石林彝族自治县、东川区、五华区、安宁市)

台州市(温岭市、仙居县、黄岩区、路桥区、临海市、椒江区、三门县、天台县、玉环市)

　　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。