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达州市(开江县、宣汉县、万源市、通川区、大竹县、渠县、达川区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
甘孜藏族自治州(九龙县、乡城县、甘孜县、色达县、炉霍县、巴塘县、德格县、稻城县、康定市、雅江县、石渠县、新龙县、白玉县、泸定县、道孚县、丹巴县、得荣县、理塘县)
亳州市(利辛县、谯城区、蒙城县、涡阳县)
阿里地区(改则县、措勤县、革吉县、普兰县、日土县、札达县、噶尔县)
通化市(梅河口市、二道江区、柳河县、辉南县、集安市、通化县、东昌区)
晋城市(城区、高平市、泽州县、陵川县、阳城县、沁水县)
克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)
昌都市(芒康县、八宿县、贡觉县、卡若区、丁青县、洛隆县、江达县、类乌齐县、边坝县、察雅县、左贡县)
漯河市(郾城区、舞阳县、源汇区、召陵区、临颍县)
芜湖市(镜湖区、南陵县、鸠江区、无为市、繁昌区、湾沚区、弋江区)
孝感市(孝南区、安陆市、汉川市、孝昌县、应城市、云梦县、大悟县)
乐山市(沙湾区、市中区、五通桥区、峨眉山市、井研县、峨边彝族自治县、犍为县、金口河区、夹江县、马边彝族自治县、沐川县)
鄂尔多斯市(杭锦旗、乌审旗、东胜区、康巴什区、达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、准格尔旗、鄂托克旗)
本溪市(平山区、明山区、桓仁满族自治县、溪湖区、南芬区、本溪满族自治县)
漳州市(漳浦县、龙海区、南靖县、长泰区、芗城区、云霄县、东山县、龙文区、诏安县、平和县、华安县)
廊坊市(大城县、广阳区、固安县、霸州市、大厂回族自治县、文安县、永清县、香河县、安次区、三河市)
安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、普定县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)
平顶山市(郏县、新华区、宝丰县、卫东区、石龙区、汝州市、舞钢市、鲁山县、湛河区、叶县)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、突泉县、阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗)
巴中市(巴州区、通江县、平昌县、南江县、恩阳区)
安庆市(潜山市、望江县、岳西县、宿松县、大观区、太湖县、桐城市、宜秀区、怀宁县、迎江区)
太原市(阳曲县、古交市、娄烦县、万柏林区、迎泽区、清徐县、小店区、杏花岭区、尖草坪区、晋源区)
镇江市(京口区、扬中市、丹徒区、丹阳市、润州区、句容市)
临夏回族自治州(临夏市、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、广河县、临夏县、和政县、康乐县)
衡水市(冀州区、阜城县、安平县、枣强县、故城县、景县、饶阳县、深州市、武邑县、武强县、桃城区)
成都市(温江区、彭州市、双流区、新都区、大邑县、龙泉驿区、新津区、成华区、金牛区、崇州市、青白江区、郫都区、蒲江县、武侯区、金堂县、青羊区、锦江区、邛崃市、简阳市、都江堰市)
包头市(土默特右旗、昆都仑区、青山区、东河区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、固阳县、白云鄂博矿区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、根河市、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、海拉尔区、牙克石市)
赣州市(南康区、于都县、瑞金市、会昌县、安远县、全南县、章贡区、大余县、兴国县、崇义县、宁都县、石城县、定南县、上犹县、赣县区、信丰县、龙南市、寻乌县)
开封市(顺河回族区、通许县、祥符区、尉氏县、兰考县、杞县、禹王台区、龙亭区、鼓楼区)
信阳市(息县、潢川县、商城县、浉河区、新县、平桥区、光山县、罗山县、固始县、淮滨县)
邯郸市(馆陶县、广平县、魏县、邱县、肥乡区、鸡泽县、永年区、峰峰矿区、临漳县、曲周县、涉县、成安县、复兴区、大名县、武安市、磁县、丛台区、邯山区)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、泸溪县、吉首市、凤凰县、龙山县、保靖县、花垣县、永顺县)
昆明市(晋宁区、官渡区、呈贡区、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、五华区、富民县、嵩明县、西山区、东川区、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、宜良县)
宝鸡市(凤县、陈仓区、渭滨区、金台区、陇县、太白县、眉县、凤翔区、扶风县、千阳县、岐山县、麟游县)
白山市(浑江区、长白朝鲜族自治县、江源区、临江市、靖宇县、抚松县)
遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、大英县、船山区)
百色市(平果市、田东县、右江区、田阳区、西林县、隆林各族自治县、德保县、那坡县、乐业县、田林县、凌云县、靖西市)
白银市(平川区、会宁县、靖远县、白银区、景泰县)
金昌市(金川区、永昌县)
河池市(东兰县、都安瑶族自治县、南丹县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、金城江区、巴马瑶族自治县、凤山县、宜州区、环江毛南族自治县)
宁德市(古田县、蕉城区、福鼎市、霞浦县、福安市、柘荣县、寿宁县、屏南县、周宁县)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
无锡市(新吴区、梁溪区、滨湖区、锡山区、惠山区、江阴市、宜兴市)
呼和浩特市(武川县、和林格尔县、回民区、清水河县、土默特左旗、托克托县、赛罕区、玉泉区、新城区)
沈阳市(皇姑区、沈河区、大东区、浑南区、和平区、苏家屯区、铁西区、辽中区、法库县、康平县、沈北新区、新民市、于洪区)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
烟台市(莱州市、招远市、蓬莱区、莱阳市、龙口市、芝罘区、牟平区、栖霞市、海阳市、福山区、莱山区)
临沂市(沂水县、临沭县、河东区、沂南县、罗庄区、费县、郯城县、兰陵县、蒙阴县、莒南县、兰山区、平邑县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)
绥化市(庆安县、肇东市、明水县、青冈县、望奎县、绥棱县、北林区、海伦市、安达市、兰西县)
银川市(兴庆区、灵武市、西夏区、永宁县、金凤区、贺兰县)
德州市(德城区、齐河县、禹城市、陵城区、平原县、夏津县、庆云县、临邑县、武城县、乐陵市、宁津县)
青岛市(李沧区、平度市、城阳区、即墨区、崂山区、市南区、市北区、黄岛区、胶州市、莱西市)
曲靖市(沾益区、宣威市、马龙区、会泽县、罗平县、陆良县、麒麟区、师宗县、富源县)
枣庄市(峄城区、薛城区、山亭区、滕州市、市中区、台儿庄区)
儋州市
商洛市(丹凤县、山阳县、洛南县、商州区、商南县、镇安县、柞水县)
佛山市(三水区、禅城区、高明区、顺德区、南海区)
庆阳市(合水县、环县、正宁县、西峰区、庆城县、镇原县、华池县、宁县)
辽源市(龙山区、东辽县、东丰县、西安区)
湛江市(麻章区、吴川市、雷州市、遂溪县、徐闻县、赤坎区、霞山区、廉江市、坡头区)
临汾市(隰县、蒲县、霍州市、襄汾县、曲沃县、乡宁县、浮山县、吉县、侯马市、安泽县、古县、尧都区、永和县、洪洞县、汾西县、大宁县、翼城县)
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牡丹江市(东宁市、宁安市、西安区、海林市、东安区、阳明区、穆棱市、林口县、绥芬河市、爱民区)
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南通市(海门区、通州区、崇川区、海安市、如皋市、启东市、如东县)
锡林郭勒盟(正镶白旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、苏尼特左旗、多伦县、二连浩特市、正蓝旗、苏尼特右旗)
铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)
阜阳市(临泉县、颍上县、颍泉区、太和县、颍州区、颍东区、界首市、阜南县)
鸡西市(梨树区、虎林市、密山市、麻山区、鸡冠区、城子河区、滴道区、恒山区、鸡东县)
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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