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全国服务区域：
白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、江源区、抚松县、靖宇县)
咸宁市(通山县、嘉鱼县、崇阳县、咸安区、赤壁市、通城县)
黑河市(逊克县、爱辉区、嫩江市、北安市、孙吴县、五大连池市)
巴中市(恩阳区、巴州区、平昌县、南江县、通江县)
那曲市(比如县、色尼区、嘉黎县、班戈县、双湖县、安多县、聂荣县、申扎县、尼玛县、索县、巴青县)
鹤岗市(南山区、绥滨县、工农区、兴安区、兴山区、萝北县、向阳区、东山区)
保山市(龙陵县、昌宁县、隆阳区、施甸县、腾冲市)
嘉兴市(嘉善县、桐乡市、南湖区、海盐县、秀洲区、平湖市、海宁市)
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
佛山市(禅城区、高明区、顺德区、南海区、三水区)
日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)
贵港市(港南区、港北区、桂平市、覃塘区、平南县)
延安市(安塞区、吴起县、洛川县、富县、宜川县、延川县、黄陵县、宝塔区、延长县、子长市、黄龙县、志丹县、甘泉县)
揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、揭西县、榕城区)
阿克苏地区(乌什县、拜城县、沙雅县、新和县、柯坪县、阿克苏市、库车市、阿瓦提县、温宿县)
抚州市(乐安县、临川区、黎川县、崇仁县、南丰县、金溪县、广昌县、宜黄县、南城县、资溪县、东乡区)
威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)
盐城市(大丰区、响水县、射阳县、阜宁县、滨海县、建湖县、亭湖区、东台市、盐都区)
丹东市(振安区、宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、东港市、振兴区)
长春市(宽城区、农安县、绿园区、朝阳区、德惠市、双阳区、公主岭市、二道区、南关区、九台区、榆树市)
廊坊市(固安县、文安县、三河市、广阳区、香河县、安次区、大城县、霸州市、永清县、大厂回族自治县)
海东市(平安区、民和回族土族自治县、乐都区、互助土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)
舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)
绥化市(肇东市、望奎县、安达市、青冈县、兰西县、绥棱县、明水县、北林区、海伦市、庆安县)
昌吉回族自治州(奇台县、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、吉木萨尔县、呼图壁县、昌吉市、阜康市)
亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)
连云港市(海州区、连云区、东海县、灌云县、灌南县、赣榆区)
临汾市(曲沃县、霍州市、尧都区、隰县、洪洞县、蒲县、襄汾县、吉县、永和县、侯马市、翼城县、乡宁县、安泽县、浮山县、大宁县、古县、汾西县)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
宁德市(蕉城区、福安市、霞浦县、古田县、福鼎市、周宁县、屏南县、柘荣县、寿宁县)
南平市(光泽县、武夷山市、浦城县、建阳区、延平区、建瓯市、政和县、松溪县、邵武市、顺昌县)
四平市(铁东区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县、铁西区)
信阳市(罗山县、平桥区、息县、新县、固始县、浉河区、光山县、商城县、淮滨县、潢川县)
临沂市(蒙阴县、沂南县、兰陵县、费县、临沭县、沂水县、兰山区、河东区、莒南县、罗庄区、郯城县、平邑县)
上饶市(广信区、信州区、万年县、鄱阳县、广丰区、玉山县、婺源县、德兴市、弋阳县、横峰县、铅山县、余干县)
丽水市(缙云县、庆元县、景宁畲族自治县、云和县、松阳县、莲都区、青田县、遂昌县、龙泉市)
沈阳市(康平县、于洪区、辽中区、浑南区、新民市、沈北新区、皇姑区、法库县、大东区、铁西区、沈河区、和平区、苏家屯区)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、治多县、玉树市、杂多县、囊谦县)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、西秀区、普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)
广西壮族自治区
延边朝鲜族自治州(珲春市、延吉市、龙井市、汪清县、和龙市、图们市、安图县、敦化市)
景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)
鸡西市(城子河区、滴道区、恒山区、麻山区、虎林市、密山市、鸡冠区、鸡东县、梨树区)
辽源市(西安区、东丰县、龙山区、东辽县)
黄石市(大冶市、下陆区、黄石港区、铁山区、阳新县、西塞山区)
通辽市(科尔沁左翼中旗、开鲁县、库伦旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、奈曼旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
阜阳市(太和县、颍东区、阜南县、颍泉区、临泉县、颍上县、颍州区、界首市)
襄阳市(保康县、襄州区、南漳县、枣阳市、樊城区、谷城县、襄城区、宜城市、老河口市)
淄博市(桓台县、周村区、博山区、淄川区、临淄区、张店区、高青县、沂源县)
三明市(尤溪县、沙县区、永安市、宁化县、清流县、大田县、三元区、明溪县、建宁县、将乐县、泰宁县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
本溪市(桓仁满族自治县、平山区、明山区、溪湖区、南芬区、本溪满族自治县)
和田地区(皮山县、墨玉县、民丰县、和田市、洛浦县、于田县、策勒县、和田县)
赣州市(会昌县、赣县区、大余县、安远县、全南县、石城县、瑞金市、兴国县、宁都县、章贡区、寻乌县、上犹县、信丰县、崇义县、定南县、南康区、于都县、龙南市)
德阳市(罗江区、绵竹市、什邡市、广汉市、中江县、旌阳区)
柳州市(三江侗族自治县、融水苗族自治县、鹿寨县、融安县、柳江区、柳北区、鱼峰区、柳南区、城中区、柳城县)
常州市(天宁区、新北区、钟楼区、金坛区、溧阳市、武进区)
晋城市(城区、阳城县、陵川县、沁水县、泽州县、高平市)
新乡市(牧野区、长垣市、凤泉区、新乡县、获嘉县、辉县市、延津县、红旗区、封丘县、原阳县、卫辉市、卫滨区)
贺州市(八步区、昭平县、平桂区、钟山县、富川瑶族自治县)
临沧市(永德县、云县、临翔区、沧源佤族自治县、凤庆县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
大同市(云冈区、左云县、平城区、浑源县、阳高县、广灵县、灵丘县、天镇县、新荣区、云州区)
双鸭山市(岭东区、集贤县、尖山区、宝清县、宝山区、四方台区、饶河县、友谊县)
马鞍山市(和县、雨山区、花山区、当涂县、博望区、含山县)
锡林郭勒盟(二连浩特市、太仆寺旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、多伦县、正蓝旗)
岳阳市(湘阴县、君山区、临湘市、平江县、汨罗市、岳阳县、岳阳楼区、云溪区、华容县)
钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)
三亚市(海棠区、崖州区、吉阳区、天涯区)
石家庄市(井陉县、长安区、新乐市、井陉矿区、灵寿县、栾城区、新华区、桥西区、平山县、晋州市、深泽县、鹿泉区、元氏县、裕华区、赵县、藁城区、高邑县、行唐县、辛集市、无极县、赞皇县、正定县)
铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)
许昌市(建安区、襄城县、魏都区、禹州市、长葛市、鄢陵县)
宁夏回族自治区
哈尔滨市(平房区、香坊区、呼兰区、尚志市、依兰县、双城区、南岗区、道里区、五常市、道外区、巴彦县、松北区、通河县、延寿县、方正县、宾县、木兰县、阿城区)
北京市(密云区、大兴区、石景山区、平谷区、怀柔区、门头沟区、顺义区、通州区、昌平区、西城区、朝阳区、海淀区、丰台区、东城区、房山区、延庆区)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、兴海县、同德县、共和县)
南昌市(南昌县、西湖区、红谷滩区、安义县、新建区、青山湖区、东湖区、青云谱区、进贤县)
遵义市(绥阳县、湄潭县、余庆县、赤水市、凤冈县、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、播州区、正安县、习水县、红花岗区、仁怀市)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)
杭州市(萧山区、桐庐县、钱塘区、余杭区、富阳区、拱墅区、临安区、淳安县、上城区、西湖区、临平区、建德市、滨江区)
大连市(金州区、甘井子区、瓦房店市、旅顺口区、中山区、西岗区、长海县、庄河市、普兰店区、沙河口区)
云浮市(罗定市、郁南县、新兴县、云城区、云安区)
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驻马店市(平舆县、汝南县、新蔡县、正阳县、确山县、西平县、遂平县、泌阳县、上蔡县、驿城区)
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梧州市(蒙山县、苍梧县、长洲区、岑溪市、藤县、龙圩区、万秀区)
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宿州市(埇桥区、泗县、灵璧县、萧县、砀山县)
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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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