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更新时间：2025-04-26 18:15:47　浏览次数： 150

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

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文山壮族苗族自治州(西畴县、砚山县、富宁县、丘北县、文山市、广南县、马关县、麻栗坡县)

漳州市(龙海区、平和县、南靖县、华安县、东山县、龙文区、长泰区、漳浦县、云霄县、芗城区、诏安县)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

黄冈市(黄州区、红安县、罗田县、武穴市、麻城市、团风县、蕲春县、黄梅县、英山县、浠水县)

吉安市(万安县、泰和县、井冈山市、安福县、永新县、峡江县、永丰县、新干县、遂川县、吉水县、吉州区、吉安县、青原区)

黑河市(北安市、逊克县、孙吴县、五大连池市、爱辉区、嫩江市)

西藏自治区

阿克苏地区(阿克苏市、温宿县、库车市、拜城县、乌什县、柯坪县、新和县、阿瓦提县、沙雅县)

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

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

衡水市(安平县、武强县、景县、冀州区、深州市、武邑县、饶阳县、阜城县、故城县、桃城区、枣强县)

阿勒泰地区(哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市、富蕴县、福海县、青河县、吉木乃县)

来宾市(武宣县、兴宾区、象州县、合山市、金秀瑶族自治县、忻城县)

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

衢州市(龙游县、江山市、衢江区、柯城区、常山县、开化县)

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

惠州市(博罗县、惠城区、龙门县、惠东县、惠阳区)

昌都市(江达县、类乌齐县、八宿县、丁青县、贡觉县、芒康县、察雅县、卡若区、左贡县、边坝县、洛隆县)

六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)

济南市(槐荫区、章丘区、历下区、历城区、钢城区、天桥区、平阴县、莱芜区、市中区、商河县、长清区、济阳区)

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

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

宜春市(万载县、高安市、靖安县、樟树市、铜鼓县、袁州区、奉新县、上高县、宜丰县、丰城市)

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西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)

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株洲市(醴陵市、芦淞区、荷塘区、渌口区、石峰区、攸县、茶陵县、炎陵县、天元区)

宣城市(宣州区、宁国市、绩溪县、郎溪县、旌德县、泾县、广德市)

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鞍山市(台安县、海城市、立山区、千山区、岫岩满族自治县、铁西区、铁东区)

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平凉市(静宁县、华亭市、崆峒区、泾川县、崇信县、灵台县、庄浪县)

兴安盟(突泉县、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)

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

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

普洱市(景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县)

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泰州市(泰兴市、兴化市、靖江市、姜堰区、高港区、海陵区)

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　　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。

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