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惠州市(惠城区、惠阳区、惠东县、博罗县、龙门县)

南充市(营山县、西充县、蓬安县、南部县、顺庆区、阆中市、嘉陵区、仪陇县、高坪区)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

通辽市(扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、库伦旗、开鲁县)  德阳市(中江县、旌阳区、罗江区、广汉市、什邡市、绵竹市)

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

攀枝花市(仁和区、盐边县、东区、米易县、西区)

辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)四平市(伊通满族自治县、铁东区、梨树县、双辽市、铁西区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县、古城区)  中山市

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

随州市(随县、广水市、曾都区)

茂名市(高州市、化州市、电白区、信宜市、茂南区)

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

南阳市(南召县、桐柏县、新野县、宛城区、卧龙区、唐河县、邓州市、内乡县、镇平县、淅川县、西峡县、社旗县、方城县)

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

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

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

丹东市(东港市、振安区、宽甸满族自治县、振兴区、凤城市、元宝区)

咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、通城县、咸安区、通山县、赤壁市)

阜阳市(颍东区、太和县、阜南县、临泉县、颍州区、颍泉区、颍上县、界首市)

哈尔滨市(通河县、延寿县、平房区、松北区、宾县、木兰县、呼兰区、阿城区、道外区、道里区、五常市、巴彦县、南岗区、方正县、双城区、依兰县、香坊区、尚志市)

邯郸市(武安市、魏县、邯山区、永年区、大名县、峰峰矿区、广平县、馆陶县、涉县、成安县、曲周县、复兴区、临漳县、肥乡区、丛台区、邱县、磁县、鸡泽县)

赤峰市(红山区、元宝山区、喀喇沁旗、松山区、克什克腾旗、宁城县、巴林左旗、林西县、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、巴林右旗)

阜新市(彰武县、太平区、新邱区、清河门区、细河区、阜新蒙古族自治县、海州区)

云浮市(新兴县、罗定市、云城区、郁南县、云安区)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

嘉峪关市

南昌市(青云谱区、新建区、东湖区、西湖区、进贤县、南昌县、红谷滩区、安义县、青山湖区)

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定西市(安定区、临洮县、通渭县、岷县、渭源县、漳县、陇西县)

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

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

常德市(桃源县、安乡县、鼎城区、武陵区、津市市、汉寿县、临澧县、石门县、澧县)  和田地区(和田市、洛浦县、于田县、民丰县、墨玉县、策勒县、皮山县、和田县)

包头市(石拐区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、东河区、九原区、昆都仑区、白云鄂博矿区、土默特右旗、固阳县)

衡阳市(耒阳市、雁峰区、祁东县、衡山县、衡阳县、石鼓区、蒸湘区、南岳区、珠晖区、常宁市、衡东县、衡南县)

烟台市(招远市、莱山区、莱州市、蓬莱区、栖霞市、福山区、牟平区、龙口市、莱阳市、芝罘区、海阳市)邢台市(任泽区、广宗县、隆尧县、巨鹿县、襄都区、南宫市、信都区、柏乡县、临城县、临西县、平乡县、内丘县、沙河市、清河县、新河县、南和区、威县、宁晋县)

甘孜藏族自治州(道孚县、白玉县、得荣县、德格县、甘孜县、康定市、泸定县、色达县、雅江县、新龙县、乡城县、巴塘县、丹巴县、理塘县、石渠县、九龙县、稻城县、炉霍县)  石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

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

芜湖市(无为市、弋江区、繁昌区、南陵县、镜湖区、鸠江区、湾沚区)

厦门市(湖里区、思明区、集美区、同安区、海沧区、翔安区)西安市(碑林区、周至县、雁塔区、莲湖区、新城区、阎良区、未央区、灞桥区、蓝田县、长安区、高陵区、鄠邑区、临潼区)

临夏回族自治州(康乐县、临夏县、临夏市、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、东乡族自治县、广河县)

固原市(原州区、彭阳县、隆德县、西吉县、泾源县)

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

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

铜仁市(德江县、万山区、玉屏侗族自治县、碧江区、松桃苗族自治县、石阡县、沿河土家族自治县、思南县、江口县、印江土家族苗族自治县)

黄冈市(黄州区、浠水县、黄梅县、武穴市、英山县、罗田县、团风县、麻城市、蕲春县、红安县)

铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)

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

贵阳市(南明区、花溪区、观山湖区、云岩区、息烽县、开阳县、乌当区、清镇市、白云区、修文县)

武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)

晋城市(高平市、泽州县、城区、沁水县、陵川县、阳城县)

葫芦岛市(建昌县、龙港区、连山区、兴城市、绥中县、南票区)

新余市(渝水区、分宜县)

上海市(徐汇区、宝山区、金山区、黄浦区、闵行区、长宁区、静安区、虹口区、青浦区、奉贤区、松江区、崇明区、杨浦区、浦东新区、嘉定区、普陀区)

镇江市(句容市、丹徒区、京口区、丹阳市、润州区、扬中市)

铜陵市(枞阳县、郊区、铜官区、义安区)

　　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。