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长治市(武乡县、潞城区、沁源县、平顺县、屯留区、壶关县、潞州区、黎城县、长子县、沁县、襄垣县、上党区)

抚顺市(新抚区、抚顺县、东洲区、望花区、新宾满族自治县、清原满族自治县、顺城区)

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

通化市(集安市、梅河口市、通化县、二道江区、东昌区、柳河县、辉南县)  三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)

林芝市(波密县、巴宜区、米林市、工布江达县、察隅县、朗县、墨脱县)

随州市(随县、曾都区、广水市)

遵义市(务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、湄潭县、凤冈县、绥阳县、习水县、红花岗区、播州区、汇川区、正安县、赤水市、余庆县)营口市(站前区、西市区、鲅鱼圈区、大石桥市、老边区、盖州市)

雅安市(雨城区、天全县、宝兴县、汉源县、名山区、芦山县、荥经县、石棉县)  香港特别行政区

张家界市(桑植县、武陵源区、永定区、慈利县)

安阳市(安阳县、龙安区、林州市、内黄县、北关区、滑县、汤阴县、殷都区、文峰区)

安顺市(平坝区、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、普定县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县)

儋州市

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

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

濮阳市(清丰县、台前县、范县、南乐县、濮阳县、华龙区)

自贡市(沿滩区、荣县、自流井区、大安区、贡井区、富顺县)

铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)

宿迁市(沭阳县、宿城区、泗阳县、泗洪县、宿豫区)

甘南藏族自治州(碌曲县、舟曲县、玛曲县、临潭县、合作市、夏河县、迭部县、卓尼县)

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

咸宁市(嘉鱼县、赤壁市、通山县、咸安区、崇阳县、通城县)

永州市(江永县、道县、江华瑶族自治县、零陵区、宁远县、新田县、双牌县、蓝山县、冷水滩区、祁阳市、东安县)

遂宁市(安居区、蓬溪县、射洪市、大英县、船山区)

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

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

阿坝藏族羌族自治州(理县、茂县、小金县、汶川县、金川县、壤塘县、若尔盖县、松潘县、马尔康市、红原县、九寨沟县、黑水县、阿坝县)

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

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阳泉市(盂县、矿区、郊区、城区、平定县)

宿州市(埇桥区、萧县、砀山县、灵璧县、泗县)

扬州市(广陵区、邗江区、仪征市、宝应县、江都区、高邮市)

伊春市(友好区、铁力市、乌翠区、汤旺县、嘉荫县、丰林县、伊美区、金林区、南岔县、大箐山县)  开封市(禹王台区、通许县、龙亭区、杞县、尉氏县、兰考县、顺河回族区、祥符区、鼓楼区)

金昌市(金川区、永昌县)

聊城市(莘县、阳谷县、临清市、茌平区、冠县、高唐县、东昌府区、东阿县)

济源市楚雄彝族自治州(永仁县、牟定县、南华县、双柏县、大姚县、元谋县、武定县、姚安县、禄丰市、楚雄市)

郑州市(中原区、二七区、荥阳市、惠济区、中牟县、登封市、上街区、新郑市、管城回族区、新密市、金水区、巩义市)  阜阳市(颍上县、太和县、临泉县、颍东区、颍泉区、阜南县、界首市、颍州区)

洛阳市(新安县、孟津区、西工区、洛宁县、洛龙区、偃师区、栾川县、瀍河回族区、伊川县、老城区、汝阳县、嵩县、宜阳县、涧西区)

渭南市(华州区、富平县、潼关县、合阳县、蒲城县、大荔县、澄城县、临渭区、白水县、华阴市、韩城市)

海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)杭州市(余杭区、临安区、滨江区、萧山区、富阳区、钱塘区、临平区、西湖区、建德市、淳安县、上城区、桐庐县、拱墅区)

长沙市(岳麓区、雨花区、望城区、芙蓉区、浏阳市、长沙县、开福区、天心区、宁乡市)

镇江市(扬中市、润州区、丹徒区、丹阳市、句容市、京口区)

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

淄博市(桓台县、周村区、临淄区、沂源县、张店区、淄川区、高青县、博山区)

德州市(庆云县、德城区、平原县、乐陵市、武城县、宁津县、齐河县、禹城市、夏津县、临邑县、陵城区)

肇庆市(四会市、鼎湖区、高要区、封开县、广宁县、怀集县、德庆县、端州区)

常州市(金坛区、新北区、天宁区、钟楼区、溧阳市、武进区)

信阳市(商城县、潢川县、浉河区、固始县、息县、平桥区、新县、淮滨县、罗山县、光山县)

东营市(河口区、垦利区、广饶县、利津县、东营区)

白银市(会宁县、景泰县、平川区、白银区、靖远县)

阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)

内蒙古自治区

漯河市(郾城区、召陵区、舞阳县、源汇区、临颍县)

安庆市(潜山市、大观区、怀宁县、岳西县、迎江区、桐城市、宜秀区、太湖县、宿松县、望江县)

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

玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、称多县、玉树市、杂多县、曲麻莱县)

　　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。