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吴忠市(利通区、盐池县、同心县、青铜峡市、红寺堡区)

许昌市(魏都区、鄢陵县、禹州市、长葛市、建安区、襄城县)

长春市(朝阳区、榆树市、九台区、双阳区、公主岭市、德惠市、二道区、农安县、绿园区、宽城区、南关区)

揭阳市(惠来县、榕城区、普宁市、揭西县、揭东区)  商洛市(柞水县、商州区、镇安县、丹凤县、洛南县、山阳县、商南县)

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

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

聊城市(阳谷县、莘县、冠县、茌平区、高唐县、东昌府区、东阿县、临清市)

乐山市(金口河区、井研县、峨边彝族自治县、五通桥区、沙湾区、马边彝族自治县、峨眉山市、沐川县、夹江县、市中区、犍为县)  青岛市(黄岛区、胶州市、李沧区、莱西市、平度市、市南区、即墨区、城阳区、市北区、崂山区)

临汾市(尧都区、浮山县、翼城县、洪洞县、隰县、霍州市、蒲县、曲沃县、襄汾县、汾西县、侯马市、安泽县、古县、永和县、乡宁县、大宁县、吉县)

十堰市(竹山县、丹江口市、房县、茅箭区、郧阳区、张湾区、竹溪县、郧西县)

贵港市(港北区、港南区、覃塘区、平南县、桂平市)

普洱市(澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、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、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县)

襄阳市(枣阳市、谷城县、襄城区、樊城区、南漳县、老河口市、保康县、宜城市、襄州区)

绍兴市(柯桥区、诸暨市、越城区、新昌县、上虞区、嵊州市)

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

新余市(渝水区、分宜县)

张掖市(民乐县、甘州区、高台县、肃南裕固族自治县、山丹县、临泽县)

玉林市(北流市、陆川县、福绵区、玉州区、博白县、兴业县、容县)

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

宁德市(霞浦县、周宁县、福安市、屏南县、福鼎市、古田县、寿宁县、柘荣县、蕉城区)

日喀则市(亚东县、仁布县、岗巴县、拉孜县、江孜县、谢通门县、南木林县、桑珠孜区、仲巴县、聂拉木县、萨迦县、白朗县、萨嘎县、定结县、康马县、定日县、吉隆县、昂仁县)

云浮市(郁南县、罗定市、云安区、云城区、新兴县)

玉树藏族自治州(玉树市、治多县、曲麻莱县、称多县、杂多县、囊谦县)

河池市(南丹县、金城江区、天峨县、宜州区、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、环江毛南族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县)

龙岩市(永定区、连城县、武平县、新罗区、上杭县、漳平市、长汀县)

晋中市(寿阳县、榆次区、介休市、平遥县、祁县、昔阳县、左权县、和顺县、太谷区、灵石县、榆社县)

兰州市(皋兰县、安宁区、永登县、城关区、七里河区、红古区、西固区、榆中县)

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自贡市(沿滩区、大安区、荣县、自流井区、富顺县、贡井区)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

澳门特别行政区

朔州市(山阴县、应县、平鲁区、怀仁市、朔城区、右玉县)  咸宁市(通山县、崇阳县、通城县、咸安区、嘉鱼县、赤壁市)

湘潭市(韶山市、湘潭县、湘乡市、岳塘区、雨湖区)

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

平顶山市(石龙区、鲁山县、舞钢市、宝丰县、汝州市、新华区、湛河区、卫东区、郏县、叶县)枣庄市(台儿庄区、薛城区、山亭区、滕州市、峄城区、市中区)

日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)  江门市(台山市、开平市、江海区、蓬江区、鹤山市、新会区、恩平市)

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

新乡市(获嘉县、红旗区、牧野区、长垣市、新乡县、延津县、卫滨区、卫辉市、封丘县、原阳县、辉县市、凤泉区)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市)鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

佛山市(南海区、高明区、顺德区、禅城区、三水区)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)

儋州市

萍乡市(莲花县、芦溪县、安源区、上栗县、湘东区)

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

常州市(新北区、溧阳市、武进区、钟楼区、天宁区、金坛区)

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

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

金昌市(永昌县、金川区)

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

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

盘锦市(双台子区、兴隆台区、盘山县、大洼区)

湖州市(吴兴区、南浔区、安吉县、德清县、长兴县)

丹东市(东港市、宽甸满族自治县、振安区、振兴区、凤城市、元宝区)

濮阳市(台前县、清丰县、南乐县、范县、华龙区、濮阳县)

随州市(曾都区、广水市、随县)

　　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。