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黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、册亨县、望谟县、普安县、安龙县、晴隆县、贞丰县、兴义市)

徐州市(邳州市、贾汪区、丰县、铜山区、睢宁县、云龙区、新沂市、沛县、泉山区、鼓楼区)

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

宜昌市(枝江市、伍家岗区、猇亭区、西陵区、兴山县、夷陵区、五峰土家族自治县、宜都市、长阳土家族自治县、远安县、当阳市、点军区、秭归县)  安康市(石泉县、岚皋县、紫阳县、汉阴县、旬阳市、镇坪县、平利县、汉滨区、宁陕县、白河县)

厦门市(同安区、翔安区、集美区、海沧区、湖里区、思明区)

广州市(天河区、海珠区、越秀区、增城区、南沙区、黄埔区、白云区、花都区、番禺区、从化区、荔湾区)

锦州市(北镇市、太和区、凌河区、凌海市、黑山县、古塔区、义县)

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)  滁州市(全椒县、明光市、天长市、琅琊区、凤阳县、来安县、南谯区、定远县)

天水市(清水县、甘谷县、麦积区、武山县、秦州区、张家川回族自治县、秦安县)

海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵德县、共和县、贵南县)

邵阳市(武冈市、邵东市、隆回县、洞口县、新邵县、邵阳县、双清区、城步苗族自治县、绥宁县、新宁县、大祥区、北塔区)

曲靖市(陆良县、沾益区、富源县、麒麟区、宣威市、罗平县、马龙区、师宗县、会泽县)

赣州市(信丰县、于都县、上犹县、寻乌县、南康区、章贡区、瑞金市、定南县、会昌县、全南县、赣县区、安远县、石城县、崇义县、兴国县、龙南市、宁都县、大余县)

牡丹江市(林口县、阳明区、绥芬河市、东安区、西安区、穆棱市、海林市、宁安市、爱民区、东宁市)

五指山市(万宁市、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、临高县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、澄迈县、定安县、东方市、陵水黎族自治县、文昌市、昌江黎族自治县)

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

漯河市(临颍县、郾城区、召陵区、源汇区、舞阳县)

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

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、塔城市、沙湾市、托里县、乌苏市、额敏县)

枣庄市(峄城区、山亭区、台儿庄区、薛城区、市中区、滕州市)

六安市(金安区、霍邱县、舒城县、金寨县、叶集区、裕安区、霍山县)

佳木斯市(富锦市、抚远市、郊区、东风区、桦南县、同江市、前进区、向阳区、桦川县、汤原县)

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

咸宁市(通城县、通山县、咸安区、崇阳县、嘉鱼县、赤壁市)

喀什地区(喀什市、麦盖提县、疏附县、疏勒县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、岳普湖县、伽师县、泽普县、巴楚县、莎车县)

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

鹤壁市(淇滨区、淇县、浚县、山城区、鹤山区)

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哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、五原县、临河区、磴口县、乌拉特前旗、乌拉特后旗、杭锦后旗)

鞍山市(铁西区、海城市、岫岩满族自治县、千山区、铁东区、台安县、立山区)

清远市(清新区、连山壮族瑶族自治县、连州市、连南瑶族自治县、英德市、清城区、阳山县、佛冈县)  包头市(昆都仑区、东河区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、固阳县、青山区、九原区、土默特右旗)

三明市(泰宁县、三元区、明溪县、宁化县、沙县区、尤溪县、将乐县、清流县、永安市、大田县、建宁县)

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

安庆市(岳西县、潜山市、望江县、太湖县、宜秀区、宿松县、怀宁县、迎江区、大观区、桐城市)陇南市(两当县、西和县、成县、礼县、康县、徽县、宕昌县、武都区、文县)

贵阳市(清镇市、南明区、开阳县、乌当区、花溪区、云岩区、修文县、息烽县、白云区、观山湖区)  珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

马鞍山市(花山区、博望区、当涂县、雨山区、含山县、和县)

钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)

金昌市(金川区、永昌县)大理白族自治州(剑川县、云龙县、弥渡县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县、洱源县、宾川县、永平县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、大理市、祥云县)

济宁市(任城区、梁山县、兖州区、微山县、嘉祥县、鱼台县、邹城市、泗水县、汶上县、金乡县、曲阜市)

铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)

临沧市(永德县、镇康县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区)

揭阳市(普宁市、揭西县、揭东区、惠来县、榕城区)

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

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

太原市(娄烦县、杏花岭区、尖草坪区、古交市、小店区、万柏林区、阳曲县、迎泽区、清徐县、晋源区)

廊坊市(安次区、霸州市、香河县、三河市、大厂回族自治县、文安县、固安县、大城县、永清县、广阳区)

武汉市(青山区、武昌区、东西湖区、汉南区、蔡甸区、新洲区、江岸区、汉阳区、洪山区、江汉区、黄陂区、硚口区、江夏区)

广西壮族自治区

呼和浩特市(新城区、清水河县、武川县、玉泉区、赛罕区、托克托县、和林格尔县、土默特左旗、回民区)

日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)

阜阳市(太和县、颍东区、界首市、临泉县、颍泉区、颍上县、阜南县、颍州区)

嘉兴市(平湖市、南湖区、秀洲区、桐乡市、嘉善县、海盐县、海宁市)

毕节市(纳雍县、大方县、七星关区、金沙县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、黔西市)

张掖市(民乐县、肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、高台县、临泽县)

　　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。