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珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
汕头市(金平区、潮南区、龙湖区、南澳县、濠江区、潮阳区、澄海区)
温州市(永嘉县、洞头区、平阳县、瓯海区、文成县、瑞安市、龙港市、鹿城区、泰顺县、苍南县、龙湾区、乐清市)
安庆市(潜山市、桐城市、岳西县、怀宁县、望江县、宿松县、迎江区、宜秀区、大观区、太湖县)
莆田市(秀屿区、涵江区、仙游县、城厢区、荔城区)
茂名市(茂南区、高州市、电白区、化州市、信宜市)
景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)
赣州市(兴国县、赣县区、定南县、于都县、石城县、龙南市、宁都县、南康区、大余县、安远县、崇义县、章贡区、信丰县、寻乌县、会昌县、上犹县、全南县、瑞金市)
楚雄彝族自治州(大姚县、双柏县、永仁县、牟定县、禄丰市、武定县、南华县、元谋县、姚安县、楚雄市)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
晋中市(榆次区、榆社县、介休市、太谷区、祁县、左权县、和顺县、平遥县、寿阳县、昔阳县、灵石县)
甘孜藏族自治州(白玉县、理塘县、乡城县、康定市、道孚县、德格县、新龙县、巴塘县、雅江县、炉霍县、稻城县、石渠县、九龙县、甘孜县、丹巴县、泸定县、得荣县、色达县)
林芝市(墨脱县、工布江达县、察隅县、波密县、朗县、巴宜区、米林市)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、绥阳县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、正安县、湄潭县、凤冈县、播州区、仁怀市、余庆县、桐梓县、赤水市、汇川区)
惠州市(惠东县、博罗县、龙门县、惠阳区、惠城区)
那曲市(聂荣县、尼玛县、双湖县、安多县、班戈县、嘉黎县、巴青县、申扎县、色尼区、索县、比如县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
曲靖市(陆良县、师宗县、沾益区、罗平县、会泽县、富源县、麒麟区、马龙区、宣威市)
定西市(通渭县、陇西县、临洮县、漳县、渭源县、安定区、岷县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)
黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县)
菏泽市(鄄城县、单县、郓城县、牡丹区、巨野县、成武县、曹县、定陶区、东明县)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、梁河县、盈江县、陇川县、芒市)
自贡市(大安区、富顺县、沿滩区、自流井区、荣县、贡井区)
北京市(丰台区、通州区、朝阳区、大兴区、西城区、海淀区、石景山区、密云区、东城区、昌平区、怀柔区、门头沟区、平谷区、顺义区、延庆区、房山区)
临汾市(尧都区、翼城县、侯马市、安泽县、霍州市、永和县、隰县、襄汾县、乡宁县、浮山县、洪洞县、古县、曲沃县、汾西县、大宁县、蒲县、吉县)
乌兰察布市(集宁区、商都县、丰镇市、兴和县、卓资县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、四子王旗、化德县、凉城县、察哈尔右翼前旗)
上海市(虹口区、奉贤区、嘉定区、宝山区、徐汇区、金山区、普陀区、长宁区、静安区、黄浦区、杨浦区、闵行区、崇明区、青浦区、松江区、浦东新区)
淮安市(洪泽区、淮阴区、清江浦区、淮安区、金湖县、盱眙县、涟水县)
宿州市(灵璧县、泗县、埇桥区、萧县、砀山县)
七台河市(茄子河区、新兴区、勃利县、桃山区)
宜春市(万载县、奉新县、铜鼓县、高安市、袁州区、樟树市、宜丰县、丰城市、上高县、靖安县)
池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)
滨州市(沾化区、滨城区、无棣县、惠民县、阳信县、邹平市、博兴县)
内江市(东兴区、威远县、隆昌市、资中县、市中区)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
苏州市(常熟市、吴江区、虎丘区、相城区、张家港市、吴中区、姑苏区、昆山市、太仓市)
海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)
周口市(鹿邑县、扶沟县、川汇区、项城市、西华县、淮阳区、太康县、郸城县、沈丘县、商水县)
株洲市(芦淞区、醴陵市、炎陵县、攸县、天元区、石峰区、荷塘区、茶陵县、渌口区)
达州市(通川区、万源市、开江县、大竹县、宣汉县、渠县、达川区)
昭通市(镇雄县、彝良县、昭阳区、威信县、鲁甸县、大关县、巧家县、水富市、永善县、绥江县、盐津县)
柳州市(鱼峰区、城中区、融安县、柳北区、柳南区、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳江区、柳城县、鹿寨县)
盐城市(盐都区、建湖县、响水县、射阳县、大丰区、东台市、阜宁县、亭湖区、滨海县)
防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)
枣庄市(薛城区、山亭区、峄城区、台儿庄区、滕州市、市中区)
萍乡市(湘东区、芦溪县、上栗县、安源区、莲花县)
黄山市(屯溪区、黟县、黄山区、歙县、徽州区、休宁县、祁门县)
北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)
淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)
桂林市(雁山区、龙胜各族自治县、秀峰区、恭城瑶族自治县、荔浦市、兴安县、平乐县、叠彩区、七星区、全州县、临桂区、永福县、资源县、灌阳县、灵川县、象山区、阳朔县)
驻马店市(确山县、平舆县、上蔡县、新蔡县、泌阳县、驿城区、汝南县、西平县、正阳县、遂平县)
梧州市(藤县、岑溪市、蒙山县、长洲区、苍梧县、万秀区、龙圩区)
攀枝花市(盐边县、仁和区、东区、西区、米易县)
崇左市(天等县、凭祥市、龙州县、扶绥县、大新县、江州区、宁明县)
十堰市(丹江口市、茅箭区、张湾区、郧阳区、郧西县、竹溪县、竹山县、房县)
六盘水市(钟山区、六枝特区、水城区、盘州市)
咸宁市(通城县、赤壁市、通山县、嘉鱼县、崇阳县、咸安区)
南通市(如皋市、崇川区、海安市、启东市、通州区、海门区、如东县)
张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)
廊坊市(永清县、香河县、霸州市、固安县、大城县、广阳区、三河市、大厂回族自治县、安次区、文安县)
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黑河市(孙吴县、爱辉区、五大连池市、逊克县、北安市、嫩江市)
宁波市(海曙区、象山县、鄞州区、江北区、宁海县、奉化区、镇海区、北仑区、慈溪市、余姚市)
合肥市(瑶海区、包河区、肥西县、蜀山区、庐江县、庐阳区、长丰县、肥东县、巢湖市)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、天山区、乌鲁木齐县、米东区、新市区、头屯河区、达坂城区、水磨沟区)
沈阳市(沈河区、法库县、皇姑区、于洪区、铁西区、和平区、新民市、辽中区、苏家屯区、大东区、康平县、浑南区、沈北新区)
佳木斯市(郊区、前进区、桦川县、东风区、富锦市、抚远市、桦南县、向阳区、同江市、汤原县)
百色市(靖西市、那坡县、田阳区、平果市、德保县、右江区、西林县、田东县、凌云县、隆林各族自治县、田林县、乐业县)
荆州市(石首市、监利市、松滋市、江陵县、荆州区、洪湖市、沙市区、公安县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、保靖县、古丈县、泸溪县、凤凰县、龙山县、吉首市、花垣县)
舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)
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鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
荆门市(掇刀区、东宝区、钟祥市、京山市、沙洋县)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、肇州县、萨尔图区、红岗区、肇源县、让胡路区、大同区、龙凤区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、凌源市、北票市、建平县、双塔区、龙城区)
黄冈市(团风县、罗田县、浠水县、英山县、黄梅县、黄州区、麻城市、武穴市、红安县、蕲春县)
沧州市(泊头市、盐山县、沧县、肃宁县、黄骅市、海兴县、吴桥县、青县、献县、河间市、新华区、运河区、南皮县、孟村回族自治县、任丘市、东光县)
四平市(双辽市、铁西区、伊通满族自治县、梨树县、铁东区)
德阳市(旌阳区、广汉市、什邡市、罗江区、中江县、绵竹市)
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。
新闻结尾
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