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

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

南宁市(隆安县、江南区、良庆区、武鸣区、横州市、西乡塘区、青秀区、宾阳县、马山县、邕宁区、上林县、兴宁区)

许昌市(襄城县、禹州市、鄢陵县、建安区、魏都区、长葛市)  来宾市(象州县、武宣县、兴宾区、合山市、忻城县、金秀瑶族自治县)

固原市(泾源县、隆德县、原州区、彭阳县、西吉县)

白城市(通榆县、大安市、洮南市、镇赉县、洮北区)

南通市(如东县、海安市、崇川区、如皋市、启东市、海门区、通州区)

株洲市(石峰区、炎陵县、醴陵市、渌口区、天元区、茶陵县、荷塘区、芦淞区、攸县)  伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、新源县、霍尔果斯市、霍城县、巩留县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、奎屯市、伊宁市、昭苏县)

广州市(白云区、花都区、海珠区、从化区、增城区、黄埔区、天河区、荔湾区、越秀区、番禺区、南沙区)

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

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

宜昌市(远安县、五峰土家族自治县、西陵区、当阳市、宜都市、猇亭区、夷陵区、伍家岗区、兴山县、秭归县、长阳土家族自治县、点军区、枝江市)

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

铁岭市(清河区、开原市、西丰县、银州区、昌图县、调兵山市、铁岭县)

防城港市(上思县、东兴市、港口区、防城区)

新疆维吾尔自治区

定西市(陇西县、渭源县、通渭县、漳县、岷县、临洮县、安定区)

黑河市(嫩江市、五大连池市、孙吴县、逊克县、北安市、爱辉区)

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

中山市

汉中市(宁强县、佛坪县、洋县、略阳县、留坝县、南郑区、镇巴县、西乡县、汉台区、勉县、城固县)

阜阳市(颍上县、颍州区、颍东区、临泉县、界首市、太和县、颍泉区、阜南县)

梅州市(蕉岭县、平远县、兴宁市、五华县、丰顺县、梅江区、大埔县、梅县区)

漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、郾城区、召陵区)

南昌市(安义县、青山湖区、西湖区、南昌县、青云谱区、东湖区、新建区、进贤县、红谷滩区)

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

沧州市(吴桥县、沧县、东光县、运河区、黄骅市、孟村回族自治县、青县、任丘市、南皮县、泊头市、献县、海兴县、新华区、河间市、肃宁县、盐山县)

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七台河市(茄子河区、勃利县、桃山区、新兴区)

鹤岗市(向阳区、南山区、兴安区、东山区、萝北县、绥滨县、工农区、兴山区)

深圳市(宝安区、坪山区、罗湖区、福田区、龙华区、盐田区、光明区、南山区、龙岗区)

大庆市(大同区、萨尔图区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、让胡路区、红岗区、肇州县、肇源县)  苏州市(常熟市、相城区、吴江区、张家港市、吴中区、虎丘区、太仓市、昆山市、姑苏区)

驻马店市(确山县、平舆县、汝南县、遂平县、驿城区、正阳县、新蔡县、西平县、上蔡县、泌阳县)

朔州市(怀仁市、平鲁区、山阴县、应县、右玉县、朔城区)

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

阿克苏地区(库车市、阿瓦提县、沙雅县、温宿县、新和县、乌什县、柯坪县、阿克苏市、拜城县)  资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

六安市(裕安区、叶集区、金寨县、舒城县、霍山县、金安区、霍邱县)

湘潭市(湘潭县、韶山市、雨湖区、岳塘区、湘乡市)

清远市(佛冈县、连山壮族瑶族自治县、连州市、阳山县、清城区、连南瑶族自治县、清新区、英德市)郑州市(荥阳市、二七区、新密市、新郑市、惠济区、上街区、登封市、金水区、中牟县、管城回族区、中原区、巩义市)

达州市(大竹县、通川区、宣汉县、渠县、达川区、万源市、开江县)

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

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)

东营市(东营区、河口区、垦利区、利津县、广饶县)

和田地区(和田县、于田县、和田市、皮山县、民丰县、策勒县、墨玉县、洛浦县)

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

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

眉山市(仁寿县、青神县、东坡区、彭山区、丹棱县、洪雅县)

果洛藏族自治州(玛多县、久治县、玛沁县、班玛县、达日县、甘德县)

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

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

青岛市(市南区、崂山区、平度市、城阳区、莱西市、黄岛区、胶州市、市北区、李沧区、即墨区)

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

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

扬州市(宝应县、江都区、仪征市、广陵区、邗江区、高邮市)

丹东市(振兴区、振安区、宽甸满族自治县、东港市、元宝区、凤城市)

　　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。