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漯河市(源汇区、召陵区、郾城区、舞阳县、临颍县)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、乌兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县)

贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、八步区、钟山县、昭平县)

东莞市  三沙市(南沙区、西沙区)

邢台市(新河县、平乡县、内丘县、广宗县、隆尧县、南和区、威县、南宫市、沙河市、宁晋县、信都区、巨鹿县、柏乡县、襄都区、临西县、临城县、清河县、任泽区)

呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、根河市、新巴尔虎右旗、牙克石市、扎赉诺尔区、扎兰屯市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、海拉尔区)

衡阳市(祁东县、南岳区、石鼓区、衡南县、衡东县、雁峰区、蒸湘区、珠晖区、衡山县、耒阳市、衡阳县、常宁市)镇江市(润州区、句容市、丹阳市、京口区、丹徒区、扬中市)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)  榆林市(清涧县、佳县、米脂县、靖边县、绥德县、吴堡县、榆阳区、神木市、府谷县、横山区、定边县、子洲县)

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

昌都市(八宿县、贡觉县、卡若区、边坝县、察雅县、左贡县、芒康县、类乌齐县、洛隆县、丁青县、江达县)

江门市(开平市、台山市、新会区、蓬江区、恩平市、江海区、鹤山市)

内江市(威远县、隆昌市、东兴区、市中区、资中县)

汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)

固原市(泾源县、西吉县、彭阳县、隆德县、原州区)

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

焦作市(武陟县、沁阳市、中站区、山阳区、马村区、博爱县、孟州市、解放区、修武县、温县)

贵港市(港南区、平南县、桂平市、覃塘区、港北区)

枣庄市(台儿庄区、市中区、山亭区、峄城区、薛城区、滕州市)

郴州市(安仁县、临武县、苏仙区、资兴市、北湖区、永兴县、嘉禾县、桂阳县、桂东县、汝城县、宜章县)

成都市(龙泉驿区、崇州市、锦江区、武侯区、郫都区、大邑县、成华区、简阳市、新津区、青羊区、都江堰市、彭州市、金牛区、新都区、双流区、邛崃市、金堂县、温江区、蒲江县、青白江区)

铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)

湖州市(长兴县、吴兴区、德清县、安吉县、南浔区)

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

重庆市(垫江县、永川区、丰都县、涪陵区、潼南区、巴南区、酉阳土家族苗族自治县、长寿区、城口县、忠县、云阳县、巫溪县、奉节县、九龙坡区、綦江区、南岸区、南川区、武隆区、万州区、铜梁区、荣昌区、彭水苗族土家族自治县、江北区、璧山区、渝北区、北碚区、渝中区、巫山县、沙坪坝区、合川区、梁平区、石柱土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、大足区、黔江区、开州区、大渡口区、江津区)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)

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

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

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

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

德阳市(绵竹市、罗江区、中江县、什邡市、旌阳区、广汉市)

乐山市(马边彝族自治县、沐川县、夹江县、峨眉山市、金口河区、井研县、犍为县、市中区、沙湾区、五通桥区、峨边彝族自治县)  黔西南布依族苗族自治州(册亨县、望谟县、普安县、晴隆县、安龙县、兴义市、兴仁市、贞丰县)

揭阳市(普宁市、揭西县、揭东区、榕城区、惠来县)

白山市(临江市、江源区、抚松县、长白朝鲜族自治县、浑江区、靖宇县)

丹东市(宽甸满族自治县、振安区、振兴区、元宝区、东港市、凤城市)清远市(连南瑶族自治县、佛冈县、清城区、连山壮族瑶族自治县、清新区、连州市、阳山县、英德市)

淄博市(张店区、周村区、博山区、沂源县、桓台县、高青县、淄川区、临淄区)  丽水市(遂昌县、青田县、景宁畲族自治县、缙云县、庆元县、松阳县、莲都区、龙泉市、云和县)

四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁东区、铁西区、梨树县)

定西市(陇西县、渭源县、通渭县、临洮县、漳县、岷县、安定区)

崇左市(宁明县、大新县、龙州县、扶绥县、凭祥市、天等县、江州区)济宁市(汶上县、曲阜市、嘉祥县、兖州区、泗水县、微山县、鱼台县、梁山县、金乡县、邹城市、任城区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

连云港市(东海县、灌云县、灌南县、连云区、赣榆区、海州区)

铁岭市(铁岭县、银州区、调兵山市、清河区、昌图县、开原市、西丰县)

自贡市(贡井区、大安区、富顺县、荣县、自流井区、沿滩区)

营口市(鲅鱼圈区、盖州市、西市区、站前区、大石桥市、老边区)

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

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

兰州市(城关区、七里河区、西固区、榆中县、皋兰县、安宁区、红古区、永登县)

凉山彝族自治州(美姑县、冕宁县、西昌市、盐源县、会东县、甘洛县、木里藏族自治县、喜德县、普格县、布拖县、雷波县、昭觉县、会理市、宁南县、金阳县、德昌县、越西县)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

达州市(渠县、宣汉县、达川区、大竹县、通川区、开江县、万源市)

湘潭市(韶山市、雨湖区、湘潭县、岳塘区、湘乡市)

福州市(长乐区、仓山区、台江区、闽清县、罗源县、福清市、闽侯县、平潭县、连江县、晋安区、马尾区、永泰县、鼓楼区)

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

安康市(汉滨区、汉阴县、白河县、宁陕县、平利县、旬阳市、岚皋县、石泉县、紫阳县、镇坪县)

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

　　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。