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怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
五指山市(屯昌县、澄迈县、定安县、昌江黎族自治县、东方市、临高县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、万宁市、文昌市)
滨州市(沾化区、博兴县、滨城区、邹平市、无棣县、惠民县、阳信县)
朝阳市(北票市、凌源市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、龙城区、双塔区)
伊春市(伊美区、嘉荫县、大箐山县、南岔县、丰林县、友好区、汤旺县、乌翠区、金林区、铁力市)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
枣庄市(薛城区、市中区、山亭区、峄城区、台儿庄区、滕州市)
商洛市(丹凤县、商南县、山阳县、柞水县、洛南县、镇安县、商州区)
黔东南苗族侗族自治州(从江县、岑巩县、丹寨县、榕江县、施秉县、麻江县、锦屏县、剑河县、雷山县、台江县、镇远县、黎平县、黄平县、凯里市、天柱县、三穗县)
延安市(志丹县、宜川县、黄龙县、子长市、富县、安塞区、宝塔区、甘泉县、黄陵县、延川县、延长县、洛川县、吴起县)
临夏回族自治州(永靖县、东乡族自治县、广河县、和政县、临夏县、临夏市、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
抚顺市(新宾满族自治县、东洲区、清原满族自治县、望花区、顺城区、新抚区、抚顺县)
湘西土家族苗族自治州(保靖县、凤凰县、吉首市、泸溪县、龙山县、古丈县、花垣县、永顺县)
山南市(隆子县、乃东区、扎囊县、桑日县、贡嘎县、浪卡子县、加查县、琼结县、错那市、曲松县、洛扎县、措美县)
绥化市(肇东市、安达市、兰西县、明水县、望奎县、庆安县、北林区、绥棱县、青冈县、海伦市)
钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
上饶市(横峰县、信州区、广信区、万年县、广丰区、婺源县、弋阳县、玉山县、德兴市、鄱阳县、余干县、铅山县)
日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)
赤峰市(元宝山区、阿鲁科尔沁旗、宁城县、喀喇沁旗、翁牛特旗、林西县、敖汉旗、巴林左旗、巴林右旗、红山区、松山区、克什克腾旗)
长沙市(浏阳市、长沙县、开福区、望城区、雨花区、宁乡市、天心区、芙蓉区、岳麓区)
阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、细河区、新邱区、太平区、彰武县、海州区)
牡丹江市(宁安市、穆棱市、东安区、西安区、东宁市、阳明区、绥芬河市、海林市、爱民区、林口县)
盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、嘉善县、平湖市、桐乡市、海盐县)
遵义市(赤水市、正安县、仁怀市、凤冈县、红花岗区、习水县、桐梓县、播州区、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、余庆县)
庆阳市(华池县、环县、正宁县、宁县、西峰区、合水县、庆城县、镇原县)
许昌市(魏都区、建安区、长葛市、鄢陵县、禹州市、襄城县)
商丘市(虞城县、睢县、睢阳区、梁园区、民权县、柘城县、夏邑县、永城市、宁陵县)
成都市(温江区、邛崃市、金堂县、崇州市、双流区、郫都区、简阳市、大邑县、新津区、金牛区、彭州市、成华区、都江堰市、新都区、锦江区、青羊区、龙泉驿区、蒲江县、青白江区、武侯区)
自贡市(沿滩区、大安区、荣县、贡井区、富顺县、自流井区)
泰安市(新泰市、岱岳区、肥城市、宁阳县、泰山区、东平县)
茂名市(化州市、电白区、信宜市、茂南区、高州市)
济源市
来宾市(合山市、武宣县、忻城县、兴宾区、象州县、金秀瑶族自治县)
甘南藏族自治州(碌曲县、临潭县、舟曲县、卓尼县、迭部县、合作市、玛曲县、夏河县)
呼伦贝尔市(阿荣旗、扎赉诺尔区、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、满洲里市、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、新巴尔虎左旗、根河市、牙克石市、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗)
兰州市(皋兰县、永登县、红古区、西固区、榆中县、城关区、安宁区、七里河区)
郴州市(资兴市、临武县、永兴县、桂阳县、嘉禾县、苏仙区、汝城县、北湖区、安仁县、宜章县、桂东县)
赣州市(章贡区、大余县、寻乌县、会昌县、于都县、石城县、南康区、赣县区、兴国县、宁都县、定南县、全南县、安远县、龙南市、崇义县、信丰县、上犹县、瑞金市)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
景德镇市(昌江区、乐平市、浮梁县、珠山区)
洛阳市(孟津区、老城区、涧西区、新安县、洛龙区、宜阳县、汝阳县、嵩县、栾川县、瀍河回族区、伊川县、西工区、偃师区、洛宁县)
常德市(津市市、澧县、桃源县、鼎城区、安乡县、石门县、汉寿县、武陵区、临澧县)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、新源县、巩留县、奎屯市、伊宁市、昭苏县、尼勒克县、伊宁县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、霍城县)
安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县)
本溪市(明山区、南芬区、溪湖区、平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)
衢州市(柯城区、常山县、龙游县、衢江区、江山市、开化县)
湘潭市(岳塘区、韶山市、雨湖区、湘乡市、湘潭县)
达州市(大竹县、万源市、宣汉县、渠县、达川区、开江县、通川区)
呼和浩特市(赛罕区、清水河县、托克托县、回民区、玉泉区、新城区、武川县、土默特左旗、和林格尔县)
朔州市(怀仁市、应县、山阴县、平鲁区、朔城区、右玉县)
三沙市(南沙区、西沙区)
临汾市(曲沃县、安泽县、襄汾县、浮山县、霍州市、洪洞县、大宁县、乡宁县、汾西县、吉县、永和县、蒲县、尧都区、翼城县、侯马市、隰县、古县)
安庆市(潜山市、桐城市、大观区、望江县、太湖县、宿松县、怀宁县、迎江区、岳西县、宜秀区)
梧州市(苍梧县、藤县、长洲区、蒙山县、岑溪市、万秀区、龙圩区)
张家口市(万全区、张北县、赤城县、阳原县、康保县、桥东区、蔚县、宣化区、沽源县、怀来县、涿鹿县、下花园区、尚义县、怀安县、崇礼区、桥西区)
十堰市(竹溪县、丹江口市、竹山县、茅箭区、房县、郧西县、郧阳区、张湾区)
衡阳市(衡东县、蒸湘区、衡南县、雁峰区、常宁市、珠晖区、衡阳县、祁东县、石鼓区、衡山县、耒阳市、南岳区)
昌都市(洛隆县、江达县、八宿县、左贡县、边坝县、察雅县、贡觉县、卡若区、类乌齐县、芒康县、丁青县)
宜宾市(兴文县、叙州区、江安县、长宁县、翠屏区、南溪区、筠连县、屏山县、高县、珙县)
七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
阿里地区(革吉县、札达县、措勤县、噶尔县、日土县、改则县、普兰县)
金昌市(永昌县、金川区)
邯郸市(临漳县、复兴区、邱县、峰峰矿区、魏县、大名县、鸡泽县、武安市、馆陶县、永年区、曲周县、涉县、丛台区、广平县、成安县、邯山区、肥乡区、磁县)
海东市(互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县)
盐城市(东台市、大丰区、阜宁县、盐都区、建湖县、亭湖区、滨海县、射阳县、响水县)
百色市(凌云县、西林县、德保县、平果市、靖西市、右江区、田阳区、田东县、隆林各族自治县、那坡县、田林县、乐业县)
马鞍山市(花山区、雨山区、博望区、含山县、和县、当涂县)
梅州市(蕉岭县、平远县、兴宁市、五华县、大埔县、丰顺县、梅江区、梅县区)
衡水市(饶阳县、武邑县、深州市、阜城县、安平县、桃城区、景县、故城县、武强县、枣强县、冀州区)
北京市(延庆区、房山区、丰台区、东城区、密云区、海淀区、朝阳区、大兴区、门头沟区、怀柔区、平谷区、西城区、石景山区、昌平区、顺义区、通州区)
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惠州市(博罗县、惠东县、龙门县、惠城区、惠阳区)
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果洛藏族自治州(达日县、久治县、甘德县、玛沁县、玛多县、班玛县)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、绿春县、个旧市、蒙自市、建水县、弥勒市、开远市、红河县、石屏县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县)
济南市(平阴县、济阳区、天桥区、钢城区、商河县、历城区、长清区、历下区、章丘区、莱芜区、槐荫区、市中区)
通化市(东昌区、二道江区、集安市、柳河县、梅河口市、通化县、辉南县)
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。
新闻结尾
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