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衢州市(常山县、衢江区、江山市、柯城区、龙游县、开化县)

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

潍坊市(潍城区、寿光市、高密市、青州市、坊子区、临朐县、诸城市、奎文区、昌乐县、昌邑市、安丘市、寒亭区)

漳州市(南靖县、诏安县、龙海区、东山县、云霄县、漳浦县、芗城区、龙文区、华安县、长泰区、平和县)  普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)

舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)

昆明市(富民县、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、宜良县、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、呈贡区、东川区、安宁市、西山区、石林彝族自治县、五华区)

来宾市(合山市、兴宾区、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县)  重庆市(涪陵区、渝北区、石柱土家族自治县、梁平区、合川区、大足区、北碚区、潼南区、忠县、大渡口区、永川区、南川区、万州区、渝中区、垫江县、巴南区、江津区、秀山土家族苗族自治县、江北区、綦江区、九龙坡区、巫溪县、长寿区、南岸区、铜梁区、巫山县、开州区、酉阳土家族苗族自治县、云阳县、荣昌区、彭水苗族土家族自治县、黔江区、璧山区、城口县、奉节县、丰都县、武隆区、沙坪坝区)

乌兰察布市(商都县、化德县、察哈尔右翼前旗、凉城县、兴和县、丰镇市、察哈尔右翼中旗、集宁区、察哈尔右翼后旗、卓资县、四子王旗)

孝感市(汉川市、孝南区、安陆市、云梦县、孝昌县、应城市、大悟县)

晋城市(城区、泽州县、高平市、沁水县、陵川县、阳城县)

茂名市(茂南区、高州市、电白区、信宜市、化州市)

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

佛山市(三水区、禅城区、顺德区、南海区、高明区)

威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)

甘南藏族自治州(合作市、舟曲县、碌曲县、夏河县、临潭县、迭部县、卓尼县、玛曲县)

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

铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)

汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)

桂林市(永福县、临桂区、龙胜各族自治县、象山区、秀峰区、荔浦市、阳朔县、恭城瑶族自治县、灵川县、雁山区、兴安县、全州县、资源县、七星区、平乐县、叠彩区、灌阳县)

宿州市(砀山县、埇桥区、灵璧县、泗县、萧县)

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

西安市(碑林区、未央区、新城区、莲湖区、长安区、临潼区、高陵区、阎良区、鄠邑区、雁塔区、蓝田县、灞桥区、周至县)

十堰市(张湾区、郧阳区、竹山县、郧西县、房县、丹江口市、竹溪县、茅箭区)

泸州市(合江县、泸县、纳溪区、龙马潭区、叙永县、古蔺县、江阳区)

大同市(阳高县、左云县、灵丘县、云冈区、新荣区、广灵县、云州区、浑源县、平城区、天镇县)

鹤壁市(浚县、淇县、山城区、淇滨区、鹤山区)

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

丹东市(元宝区、东港市、宽甸满族自治县、振兴区、凤城市、振安区)

芜湖市(无为市、湾沚区、鸠江区、南陵县、繁昌区、弋江区、镜湖区)

池州市(东至县、贵池区、青阳县、石台县)  湘潭市(雨湖区、湘乡市、岳塘区、湘潭县、韶山市)

云浮市(云城区、郁南县、新兴县、罗定市、云安区)

益阳市(赫山区、沅江市、南县、资阳区、桃江县、安化县)

西宁市(湟中区、城中区、大通回族土族自治县、城北区、湟源县、城西区、城东区)宁波市(海曙区、江北区、奉化区、余姚市、象山县、镇海区、北仑区、鄞州区、慈溪市、宁海县)

达州市(通川区、达川区、开江县、大竹县、渠县、宣汉县、万源市)  抚州市(金溪县、南城县、资溪县、南丰县、宜黄县、崇仁县、广昌县、东乡区、黎川县、临川区、乐安县)

济宁市(鱼台县、泗水县、微山县、兖州区、任城区、汶上县、金乡县、邹城市、曲阜市、梁山县、嘉祥县)

克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区)

揭阳市(普宁市、榕城区、惠来县、揭东区、揭西县)镇江市(京口区、句容市、丹徒区、润州区、丹阳市、扬中市)

厦门市(思明区、同安区、湖里区、集美区、海沧区、翔安区)

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

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盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿克陶县、阿图什市)

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西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

贺州市(昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区、钟山县)

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温州市(苍南县、文成县、鹿城区、乐清市、永嘉县、泰顺县、瓯海区、洞头区、平阳县、龙湾区、瑞安市、龙港市)

江门市(台山市、恩平市、江海区、开平市、蓬江区、鹤山市、新会区)

南京市(建邺区、溧水区、六合区、高淳区、鼓楼区、江宁区、浦口区、雨花台区、玄武区、秦淮区、栖霞区)

南宁市(隆安县、宾阳县、青秀区、兴宁区、横州市、武鸣区、良庆区、马山县、邕宁区、西乡塘区、上林县、江南区)

　　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。