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乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼后旗、卓资县、集宁区、化德县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、兴和县、商都县、丰镇市、凉城县)

海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)

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

柳州市(柳北区、柳城县、柳南区、城中区、三江侗族自治县、融安县、鱼峰区、融水苗族自治县、柳江区、鹿寨县)  阳泉市(矿区、郊区、平定县、盂县、城区)

定西市(渭源县、临洮县、安定区、漳县、通渭县、陇西县、岷县)

丽水市(松阳县、景宁畲族自治县、缙云县、云和县、遂昌县、庆元县、青田县、莲都区、龙泉市)

甘南藏族自治州(合作市、临潭县、迭部县、夏河县、碌曲县、玛曲县、舟曲县、卓尼县)

汉中市(洋县、留坝县、略阳县、汉台区、西乡县、勉县、镇巴县、城固县、宁强县、南郑区、佛坪县)  酒泉市(敦煌市、玉门市、肃州区、肃北蒙古族自治县、瓜州县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县)

嘉峪关市

临沂市(兰山区、河东区、临沭县、莒南县、兰陵县、郯城县、沂水县、沂南县、蒙阴县、罗庄区、平邑县、费县)

桂林市(临桂区、秀峰区、永福县、灌阳县、阳朔县、平乐县、灵川县、恭城瑶族自治县、七星区、雁山区、全州县、荔浦市、叠彩区、资源县、象山区、龙胜各族自治县、兴安县)

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

果洛藏族自治州(甘德县、班玛县、久治县、玛多县、达日县、玛沁县)

芜湖市(鸠江区、弋江区、湾沚区、南陵县、无为市、繁昌区、镜湖区)

白城市(洮南市、通榆县、洮北区、镇赉县、大安市)

贵港市(桂平市、港北区、港南区、平南县、覃塘区)

西藏自治区

通辽市(扎鲁特旗、开鲁县、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、科尔沁区)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、古丈县、永顺县、龙山县、吉首市、凤凰县、保靖县、花垣县)

蚌埠市(淮上区、蚌山区、怀远县、五河县、固镇县、禹会区、龙子湖区)

黄山市(黄山区、祁门县、屯溪区、歙县、徽州区、黟县、休宁县)

乌鲁木齐市(沙依巴克区、乌鲁木齐县、头屯河区、达坂城区、水磨沟区、新市区、米东区、天山区)

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

漯河市(源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县、郾城区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

眉山市(丹棱县、洪雅县、仁寿县、青神县、东坡区、彭山区)

银川市(灵武市、兴庆区、金凤区、永宁县、贺兰县、西夏区)

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香港特别行政区

张家口市(桥东区、宣化区、张北县、桥西区、怀来县、阳原县、康保县、万全区、沽源县、怀安县、崇礼区、尚义县、蔚县、赤城县、涿鹿县、下花园区)

德阳市(什邡市、旌阳区、绵竹市、广汉市、罗江区、中江县)

林芝市(巴宜区、墨脱县、工布江达县、波密县、察隅县、朗县、米林市)  临汾市(尧都区、蒲县、古县、安泽县、永和县、乡宁县、洪洞县、浮山县、侯马市、吉县、翼城县、曲沃县、大宁县、襄汾县、汾西县、隰县、霍州市)

白银市(白银区、靖远县、平川区、会宁县、景泰县)

益阳市(资阳区、沅江市、南县、安化县、赫山区、桃江县)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿图什市、阿合奇县)

辽源市(东辽县、东丰县、西安区、龙山区)  呼和浩特市(新城区、武川县、和林格尔县、回民区、玉泉区、土默特左旗、托克托县、清水河县、赛罕区)

三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)

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南充市(西充县、营山县、仪陇县、嘉陵区、南部县、高坪区、阆中市、顺庆区、蓬安县)金昌市(金川区、永昌县)

新余市(渝水区、分宜县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

合肥市(包河区、巢湖市、蜀山区、庐阳区、肥西县、瑶海区、肥东县、长丰县、庐江县)

商丘市(民权县、梁园区、永城市、柘城县、夏邑县、睢县、宁陵县、虞城县、睢阳区)

常德市(鼎城区、临澧县、桃源县、汉寿县、安乡县、武陵区、石门县、澧县、津市市)

嘉兴市(秀洲区、嘉善县、南湖区、平湖市、海宁市、海盐县、桐乡市)

上饶市(广丰区、鄱阳县、德兴市、余干县、广信区、万年县、婺源县、弋阳县、玉山县、信州区、横峰县、铅山县)

通化市(梅河口市、通化县、二道江区、集安市、柳河县、辉南县、东昌区)

双鸭山市(宝山区、尖山区、岭东区、四方台区、饶河县、友谊县、集贤县、宝清县)

宝鸡市(金台区、凤县、凤翔区、千阳县、扶风县、渭滨区、陈仓区、太白县、眉县、陇县、岐山县、麟游县)

淮南市(潘集区、寿县、八公山区、大通区、凤台县、谢家集区、田家庵区)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区)

南京市(高淳区、栖霞区、建邺区、秦淮区、鼓楼区、玄武区、六合区、江宁区、溧水区、浦口区、雨花台区)

连云港市(灌云县、海州区、连云区、灌南县、东海县、赣榆区)

苏州市(吴江区、姑苏区、张家港市、昆山市、太仓市、常熟市、吴中区、虎丘区、相城区)

　　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。