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果洛藏族自治州(玛沁县、玛多县、班玛县、达日县、甘德县、久治县)

宁夏回族自治区

韶关市(乳源瑶族自治县、仁化县、乐昌市、翁源县、始兴县、武江区、新丰县、浈江区、曲江区、南雄市)  普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县)

咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、咸安区、通城县、通山县、赤壁市)

嘉兴市(平湖市、海宁市、海盐县、南湖区、秀洲区、嘉善县、桐乡市)

东营市(利津县、垦利区、河口区、东营区、广饶县)防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)

克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)  许昌市(襄城县、长葛市、建安区、鄢陵县、禹州市、魏都区)

黄石市(西塞山区、黄石港区、下陆区、大冶市、铁山区、阳新县)

漯河市(郾城区、临颍县、源汇区、召陵区、舞阳县)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、贵南县、同德县)

淄博市(淄川区、高青县、桓台县、博山区、临淄区、沂源县、周村区、张店区)

金昌市(金川区、永昌县)

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

亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)

黑河市(孙吴县、爱辉区、逊克县、北安市、嫩江市、五大连池市)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

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

马鞍山市(博望区、当涂县、花山区、和县、含山县、雨山区)

鞍山市(台安县、立山区、千山区、岫岩满族自治县、铁东区、海城市、铁西区)

沈阳市(苏家屯区、皇姑区、浑南区、新民市、沈河区、辽中区、康平县、和平区、法库县、于洪区、沈北新区、铁西区、大东区)

绍兴市(上虞区、新昌县、柯桥区、越城区、嵊州市、诸暨市)

十堰市(丹江口市、竹溪县、茅箭区、竹山县、郧阳区、张湾区、郧西县、房县)

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

平凉市(庄浪县、崆峒区、华亭市、崇信县、泾川县、静宁县、灵台县)

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

鸡西市(滴道区、城子河区、恒山区、虎林市、梨树区、麻山区、鸡冠区、密山市、鸡东县)

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

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

天水市(麦积区、甘谷县、清水县、张家川回族自治县、武山县、秦安县、秦州区)

贺州市(昭平县、八步区、钟山县、富川瑶族自治县、平桂区)  揭阳市(普宁市、揭西县、榕城区、惠来县、揭东区)

崇左市(大新县、扶绥县、天等县、龙州县、江州区、凭祥市、宁明县)

保山市(龙陵县、施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、焉耆回族自治县、尉犁县、和静县、若羌县、博湖县、和硕县、轮台县、且末县)宁德市(福安市、屏南县、古田县、霞浦县、福鼎市、柘荣县、周宁县、蕉城区、寿宁县)

延边朝鲜族自治州(和龙市、图们市、延吉市、安图县、汪清县、珲春市、龙井市、敦化市)  新余市(渝水区、分宜县)

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

蚌埠市(禹会区、龙子湖区、固镇县、淮上区、怀远县、蚌山区、五河县)

昭通市(水富市、彝良县、绥江县、大关县、巧家县、昭阳区、鲁甸县、永善县、威信县、镇雄县、盐津县)景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)

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

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

伊犁哈萨克自治州(霍城县、巩留县、霍尔果斯市、奎屯市、尼勒克县、伊宁县、昭苏县、新源县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、特克斯县)

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

荆州市(沙市区、公安县、江陵县、荆州区、洪湖市、石首市、松滋市、监利市)

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

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

石家庄市(井陉矿区、灵寿县、元氏县、赵县、行唐县、栾城区、新乐市、高邑县、藁城区、平山县、辛集市、桥西区、无极县、深泽县、鹿泉区、长安区、赞皇县、晋州市、裕华区、新华区、井陉县、正定县)

黔东南苗族侗族自治州(施秉县、天柱县、三穗县、麻江县、黎平县、雷山县、台江县、黄平县、镇远县、锦屏县、岑巩县、丹寨县、剑河县、从江县、凯里市、榕江县)

玉树藏族自治州(称多县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县、治多县)

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

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

　　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。