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蚌埠市(龙子湖区、淮上区、固镇县、五河县、禹会区、蚌山区、怀远县)

张家界市(永定区、桑植县、慈利县、武陵源区)

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

果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、久治县、甘德县、玛多县、班玛县)  邯郸市(曲周县、魏县、肥乡区、馆陶县、峰峰矿区、邱县、大名县、鸡泽县、临漳县、涉县、武安市、邯山区、磁县、永年区、复兴区、广平县、成安县、丛台区)

海南藏族自治州(兴海县、贵南县、同德县、共和县、贵德县)

昭通市(盐津县、威信县、巧家县、水富市、永善县、昭阳区、鲁甸县、镇雄县、彝良县、绥江县、大关县)

柳州市(融安县、融水苗族自治县、柳江区、鹿寨县、三江侗族自治县、柳南区、柳城县、鱼峰区、柳北区、城中区)那曲市(嘉黎县、比如县、安多县、双湖县、申扎县、聂荣县、巴青县、索县、班戈县、尼玛县、色尼区)

张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、民乐县、临泽县、山丹县、高台县)  阜新市(细河区、清河门区、彰武县、阜新蒙古族自治县、海州区、太平区、新邱区)

巴彦淖尔市(五原县、磴口县、乌拉特后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县、乌兰县、茫崖市)

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

大理白族自治州(大理市、弥渡县、宾川县、云龙县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、祥云县、永平县、洱源县、剑川县)

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

兰州市(城关区、红古区、安宁区、榆中县、皋兰县、西固区、七里河区、永登县)

贵港市(平南县、桂平市、港南区、覃塘区、港北区)

广西壮族自治区

濮阳市(南乐县、华龙区、台前县、濮阳县、范县、清丰县)

秦皇岛市(北戴河区、山海关区、海港区、卢龙县、青龙满族自治县、昌黎县、抚宁区)

泰州市(靖江市、姜堰区、兴化市、泰兴市、海陵区、高港区)

庆阳市(环县、合水县、西峰区、华池县、庆城县、宁县、正宁县、镇原县)

新乡市(卫辉市、凤泉区、牧野区、原阳县、延津县、红旗区、辉县市、卫滨区、获嘉县、封丘县、新乡县、长垣市)

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

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嘉兴市(海盐县、秀洲区、平湖市、桐乡市、海宁市、南湖区、嘉善县)

锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、镶黄旗、正镶白旗、正蓝旗、多伦县、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、太仆寺旗)

连云港市(东海县、海州区、连云区、灌南县、灌云县、赣榆区)

天津市(河西区、北辰区、宝坻区、河北区、红桥区、河东区、津南区、西青区、宁河区、静海区、南开区、武清区、蓟州区、东丽区、和平区、滨海新区)

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佛山市(南海区、高明区、禅城区、三水区、顺德区)

咸宁市(通城县、咸安区、赤壁市、通山县、嘉鱼县、崇阳县)

石河子市(可克达拉市、铁门关市、五家渠市、双河市、胡杨河市、阿拉尔市、白杨市、昆玉市、图木舒克市、新星市、北屯市)

上饶市(弋阳县、婺源县、德兴市、玉山县、信州区、广丰区、铅山县、横峰县、万年县、广信区、余干县、鄱阳县)  巴中市(平昌县、恩阳区、通江县、巴州区、南江县)

日喀则市(白朗县、吉隆县、萨嘎县、康马县、拉孜县、定结县、南木林县、仁布县、仲巴县、桑珠孜区、昂仁县、江孜县、谢通门县、萨迦县、聂拉木县、亚东县、岗巴县、定日县)

亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)

阿里地区(噶尔县、日土县、札达县、革吉县、普兰县、措勤县、改则县)忻州市(繁峙县、五台县、宁武县、神池县、定襄县、原平市、五寨县、保德县、代县、忻府区、偏关县、岢岚县、河曲县、静乐县)

萍乡市(湘东区、安源区、芦溪县、莲花县、上栗县)  内蒙古自治区

内江市(威远县、市中区、隆昌市、资中县、东兴区)

怀化市(靖州苗族侗族自治县、中方县、会同县、沅陵县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、溆浦县、鹤城区、辰溪县、新晃侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县)

十堰市(张湾区、郧西县、房县、郧阳区、竹溪县、丹江口市、竹山县、茅箭区)淮安市(清江浦区、金湖县、淮阴区、洪泽区、盱眙县、涟水县、淮安区)

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

临沧市(临翔区、云县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、凤庆县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

廊坊市(霸州市、香河县、永清县、安次区、大城县、固安县、三河市、大厂回族自治县、广阳区、文安县)

东莞市

牡丹江市(爱民区、穆棱市、海林市、阳明区、东安区、林口县、绥芬河市、宁安市、东宁市、西安区)

襄阳市(谷城县、南漳县、保康县、宜城市、樊城区、老河口市、枣阳市、襄城区、襄州区)

锦州市(太和区、北镇市、凌海市、古塔区、义县、黑山县、凌河区)

漯河市(临颍县、源汇区、召陵区、舞阳县、郾城区)

北京市(昌平区、平谷区、海淀区、东城区、通州区、西城区、密云区、朝阳区、延庆区、石景山区、房山区、丰台区、大兴区、门头沟区、怀柔区、顺义区)

衡阳市(耒阳市、祁东县、蒸湘区、衡东县、珠晖区、常宁市、衡南县、雁峰区、衡山县、南岳区、衡阳县、石鼓区)

楚雄彝族自治州(楚雄市、南华县、牟定县、武定县、双柏县、姚安县、大姚县、永仁县、元谋县、禄丰市)

池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)

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

湖州市(南浔区、安吉县、德清县、长兴县、吴兴区)

鹤岗市(兴山区、兴安区、南山区、萝北县、东山区、向阳区、工农区、绥滨县)

　　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。