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邵阳市(双清区、新宁县、武冈市、邵阳县、新邵县、城步苗族自治县、北塔区、邵东市、绥宁县、隆回县、大祥区、洞口县)

保定市(博野县、竞秀区、清苑区、雄县、高碑店市、涞源县、阜平县、定兴县、徐水区、顺平县、高阳县、容城县、安新县、涿州市、涞水县、定州市、曲阳县、满城区、安国市、易县、莲池区、蠡县、唐县、望都县)

金昌市(金川区、永昌县)  云浮市(郁南县、罗定市、云城区、新兴县、云安区)

黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)

北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)

孝感市(安陆市、应城市、云梦县、孝南区、大悟县、孝昌县、汉川市)九江市(柴桑区、永修县、浔阳区、濂溪区、武宁县、湖口县、修水县、瑞昌市、共青城市、庐山市、彭泽县、德安县、都昌县)

湘潭市(韶山市、湘潭县、岳塘区、湘乡市、雨湖区)  庆阳市(华池县、合水县、宁县、正宁县、西峰区、庆城县、环县、镇原县)

杭州市(淳安县、临安区、建德市、西湖区、萧山区、富阳区、桐庐县、临平区、滨江区、拱墅区、上城区、余杭区、钱塘区)

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

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

茂名市(茂南区、高州市、信宜市、化州市、电白区)

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

贺州市(平桂区、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、钟山县)

宣城市(郎溪县、旌德县、宣州区、绩溪县、泾县、宁国市、广德市)

武威市(天祝藏族自治县、凉州区、民勤县、古浪县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

钦州市(浦北县、钦北区、灵山县、钦南区)

宁波市(象山县、镇海区、慈溪市、奉化区、宁海县、江北区、海曙区、余姚市、北仑区、鄞州区)

池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)

德州市(陵城区、齐河县、宁津县、平原县、德城区、临邑县、夏津县、乐陵市、武城县、庆云县、禹城市)

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

丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县、古城区)

宜宾市(南溪区、兴文县、叙州区、屏山县、江安县、翠屏区、长宁县、筠连县、珙县、高县)

长春市(二道区、宽城区、九台区、德惠市、南关区、公主岭市、双阳区、榆树市、农安县、绿园区、朝阳区)

定西市(渭源县、岷县、陇西县、漳县、通渭县、临洮县、安定区)

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

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六安市(金安区、舒城县、金寨县、叶集区、霍山县、裕安区、霍邱县)

抚州市(东乡区、乐安县、南城县、崇仁县、临川区、广昌县、宜黄县、资溪县、黎川县、南丰县、金溪县)

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)

襄阳市(枣阳市、老河口市、襄城区、襄州区、宜城市、谷城县、樊城区、保康县、南漳县)  博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、温泉县、阿拉山口市)

黄山市(屯溪区、黄山区、祁门县、歙县、黟县、徽州区、休宁县)

锦州市(北镇市、黑山县、太和区、凌河区、古塔区、凌海市、义县)

呼和浩特市(武川县、回民区、清水河县、土默特左旗、托克托县、和林格尔县、新城区、玉泉区、赛罕区)本溪市(桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、平山区)

石家庄市(栾城区、长安区、新乐市、平山县、鹿泉区、藁城区、裕华区、行唐县、赞皇县、正定县、井陉县、井陉矿区、晋州市、赵县、灵寿县、辛集市、桥西区、深泽县、高邑县、无极县、元氏县、新华区)  兰州市(城关区、安宁区、红古区、皋兰县、西固区、永登县、七里河区、榆中县)

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

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

双鸭山市(集贤县、宝清县、四方台区、宝山区、友谊县、饶河县、尖山区、岭东区)抚顺市(新宾满族自治县、新抚区、顺城区、清原满族自治县、抚顺县、望花区、东洲区)

聊城市(莘县、茌平区、临清市、冠县、东昌府区、东阿县、高唐县、阳谷县)

肇庆市(高要区、怀集县、端州区、四会市、鼎湖区、广宁县、德庆县、封开县)

南平市(建阳区、建瓯市、武夷山市、松溪县、政和县、光泽县、延平区、顺昌县、邵武市、浦城县)

十堰市(丹江口市、郧西县、竹溪县、郧阳区、竹山县、茅箭区、张湾区、房县)

河池市(南丹县、金城江区、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、天峨县、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、宜州区)

汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)

巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、尉犁县、和硕县、博湖县、库尔勒市、且末县、焉耆回族自治县、和静县、轮台县)

邯郸市(峰峰矿区、鸡泽县、广平县、涉县、丛台区、肥乡区、魏县、永年区、磁县、临漳县、大名县、复兴区、曲周县、馆陶县、邱县、成安县、武安市、邯山区)

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

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芜湖市(繁昌区、镜湖区、南陵县、无为市、鸠江区、湾沚区、弋江区)

辽阳市(太子河区、弓长岭区、宏伟区、灯塔市、文圣区、辽阳县、白塔区)

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

郴州市(桂阳县、苏仙区、资兴市、北湖区、桂东县、汝城县、嘉禾县、宜章县、临武县、永兴县、安仁县)

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

　　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。