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莆田市(秀屿区、仙游县、涵江区、荔城区、城厢区)

上海市(长宁区、奉贤区、静安区、闵行区、徐汇区、普陀区、浦东新区、嘉定区、虹口区、宝山区、青浦区、崇明区、黄浦区、杨浦区、松江区、金山区)

红河哈尼族彝族自治州(元阳县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、河口瑶族自治县、红河县、弥勒市、个旧市、开远市、蒙自市、泸西县、绿春县、屏边苗族自治县)

大庆市(萨尔图区、肇源县、肇州县、红岗区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、龙凤区、让胡路区)  泰安市(岱岳区、东平县、泰山区、新泰市、宁阳县、肥城市)

娄底市(新化县、涟源市、双峰县、冷水江市、娄星区)

鹤岗市(南山区、东山区、向阳区、萝北县、工农区、兴安区、兴山区、绥滨县)

长治市(武乡县、襄垣县、沁县、壶关县、沁源县、平顺县、潞州区、潞城区、长子县、黎城县、上党区、屯留区)

石家庄市(辛集市、高邑县、平山县、无极县、新乐市、桥西区、井陉县、元氏县、深泽县、赞皇县、裕华区、晋州市、赵县、藁城区、正定县、长安区、行唐县、鹿泉区、栾城区、井陉矿区、灵寿县、新华区)  甘南藏族自治州(迭部县、合作市、临潭县、舟曲县、卓尼县、玛曲县、碌曲县、夏河县)

黄石市(下陆区、西塞山区、黄石港区、铁山区、阳新县、大冶市)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

昌吉回族自治州(玛纳斯县、昌吉市、吉木萨尔县、呼图壁县、阜康市、木垒哈萨克自治县、奇台县)

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

海东市(化隆回族自治县、平安区、乐都区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县)

盘锦市(双台子区、兴隆台区、盘山县、大洼区)

淮安市(清江浦区、淮阴区、涟水县、洪泽区、盱眙县、淮安区、金湖县)

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

庆阳市(庆城县、宁县、合水县、镇原县、西峰区、正宁县、环县、华池县)

柳州市(融水苗族自治县、柳城县、三江侗族自治县、柳北区、柳南区、融安县、鱼峰区、鹿寨县、城中区、柳江区)

金华市(永康市、磐安县、婺城区、浦江县、义乌市、武义县、金东区、东阳市、兰溪市)

曲靖市(富源县、马龙区、会泽县、罗平县、师宗县、陆良县、麒麟区、沾益区、宣威市)

亳州市(蒙城县、谯城区、涡阳县、利辛县)

广西壮族自治区

山南市(错那市、扎囊县、隆子县、贡嘎县、措美县、乃东区、桑日县、洛扎县、琼结县、曲松县、浪卡子县、加查县)

开封市(鼓楼区、祥符区、杞县、顺河回族区、兰考县、尉氏县、禹王台区、通许县、龙亭区)

自贡市(荣县、大安区、贡井区、沿滩区、自流井区、富顺县)

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

阜阳市(阜南县、颍州区、颍泉区、界首市、临泉县、颍东区、颍上县、太和县)

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延边朝鲜族自治州(敦化市、珲春市、图们市、安图县、和龙市、龙井市、汪清县、延吉市)

定西市(岷县、渭源县、漳县、安定区、通渭县、陇西县、临洮县)

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

阳泉市(郊区、城区、平定县、盂县、矿区)  伊犁哈萨克自治州(特克斯县、奎屯市、尼勒克县、霍城县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、新源县、霍尔果斯市、伊宁市、昭苏县、伊宁县)

辽阳市(灯塔市、太子河区、宏伟区、辽阳县、白塔区、文圣区、弓长岭区)

鹤壁市(山城区、淇滨区、淇县、鹤山区、浚县)

南京市(浦口区、建邺区、六合区、栖霞区、江宁区、玄武区、秦淮区、高淳区、雨花台区、鼓楼区、溧水区)新乡市(获嘉县、辉县市、长垣市、牧野区、卫辉市、红旗区、新乡县、封丘县、凤泉区、原阳县、卫滨区、延津县)

宿迁市(泗阳县、宿豫区、宿城区、沭阳县、泗洪县)  榆林市(子洲县、绥德县、榆阳区、吴堡县、靖边县、府谷县、清涧县、米脂县、佳县、定边县、神木市、横山区)

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

南阳市(新野县、内乡县、桐柏县、方城县、唐河县、西峡县、邓州市、卧龙区、镇平县、淅川县、社旗县、南召县、宛城区)

儋州市东莞市

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

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

漯河市(郾城区、召陵区、源汇区、临颍县、舞阳县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市、芒市)

北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

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

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

平顶山市(郏县、新华区、湛河区、宝丰县、鲁山县、叶县、石龙区、汝州市、卫东区、舞钢市)

陇南市(西和县、徽县、两当县、武都区、礼县、康县、成县、宕昌县、文县)

铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

周口市(项城市、商水县、川汇区、西华县、郸城县、淮阳区、太康县、扶沟县、沈丘县、鹿邑县)

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

保山市(施甸县、腾冲市、昌宁县、龙陵县、隆阳区)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、瓮安县、罗甸县、龙里县、荔波县、长顺县、三都水族自治县、惠水县、福泉市、平塘县、独山县、都匀市)

达州市(宣汉县、大竹县、通川区、万源市、达川区、渠县、开江县)

　　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。