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嘉峪关市

绍兴市(越城区、嵊州市、新昌县、诸暨市、上虞区、柯桥区)

吕梁市(兴县、石楼县、临县、离石区、孝义市、柳林县、交口县、岚县、方山县、中阳县、汾阳市、文水县、交城县)

湛江市(霞山区、徐闻县、坡头区、麻章区、赤坎区、廉江市、雷州市、遂溪县、吴川市)  锦州市(太和区、凌河区、黑山县、义县、凌海市、古塔区、北镇市)

泉州市(惠安县、鲤城区、洛江区、金门县、晋江市、丰泽区、南安市、德化县、石狮市、永春县、安溪县、泉港区)

达州市(万源市、达川区、宣汉县、通川区、开江县、大竹县、渠县)

鞍山市(铁西区、岫岩满族自治县、铁东区、千山区、台安县、立山区、海城市)

黄石市(黄石港区、大冶市、下陆区、铁山区、阳新县、西塞山区)  通辽市(霍林郭勒市、库伦旗、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、开鲁县、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区)

塔城地区(塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、裕民县、乌苏市、托里县、额敏县)

南充市(顺庆区、嘉陵区、阆中市、南部县、西充县、仪陇县、营山县、蓬安县、高坪区)

宁夏回族自治区

晋城市(高平市、泽州县、陵川县、阳城县、沁水县、城区)

嘉兴市(南湖区、平湖市、嘉善县、桐乡市、海盐县、海宁市、秀洲区)

辽阳市(弓长岭区、文圣区、辽阳县、太子河区、白塔区、灯塔市、宏伟区)

防城港市(港口区、防城区、东兴市、上思县)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

绥化市(绥棱县、兰西县、肇东市、青冈县、北林区、明水县、海伦市、庆安县、望奎县、安达市)

六盘水市(六枝特区、盘州市、水城区、钟山区)

北海市(海城区、合浦县、银海区、铁山港区)

葫芦岛市(兴城市、连山区、南票区、绥中县、建昌县、龙港区)

鄂尔多斯市(达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、乌审旗、东胜区、康巴什区、杭锦旗、准格尔旗、鄂托克前旗)

毕节市(赫章县、黔西市、织金县、金沙县、七星关区、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县)

锡林郭勒盟(正镶白旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、二连浩特市、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、镶黄旗、多伦县、太仆寺旗)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

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

赣州市(上犹县、安远县、赣县区、南康区、宁都县、石城县、定南县、信丰县、瑞金市、龙南市、于都县、全南县、章贡区、崇义县、寻乌县、会昌县、兴国县、大余县)

白银市(靖远县、白银区、景泰县、会宁县、平川区)

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黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、岑巩县、施秉县、凯里市、镇远县、黎平县、剑河县、从江县、台江县、麻江县、锦屏县、三穗县、天柱县、榕江县、黄平县、雷山县)

沧州市(青县、肃宁县、沧县、运河区、河间市、献县、海兴县、吴桥县、南皮县、新华区、黄骅市、盐山县、孟村回族自治县、东光县、泊头市、任丘市)

镇江市(丹阳市、扬中市、京口区、丹徒区、句容市、润州区)

果洛藏族自治州(玛沁县、甘德县、久治县、班玛县、达日县、玛多县)  阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

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

南通市(海门区、如东县、启东市、崇川区、海安市、如皋市、通州区)

崇左市(宁明县、凭祥市、江州区、扶绥县、天等县、龙州县、大新县)石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

莆田市(涵江区、城厢区、荔城区、秀屿区、仙游县)  运城市(绛县、垣曲县、河津市、稷山县、临猗县、平陆县、新绛县、芮城县、万荣县、夏县、盐湖区、闻喜县、永济市)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

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

淮北市(烈山区、相山区、濉溪县、杜集区)宁德市(福安市、古田县、周宁县、霞浦县、寿宁县、屏南县、蕉城区、柘荣县、福鼎市)

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

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

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

平顶山市(湛河区、鲁山县、舞钢市、新华区、汝州市、宝丰县、卫东区、郏县、石龙区、叶县)

白山市(临江市、浑江区、抚松县、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县)

南阳市(社旗县、新野县、方城县、西峡县、南召县、唐河县、镇平县、内乡县、邓州市、桐柏县、淅川县、宛城区、卧龙区)

澳门特别行政区

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

天水市(麦积区、清水县、秦州区、张家川回族自治县、甘谷县、武山县、秦安县)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、望谟县、普安县、兴仁市、册亨县、贞丰县、兴义市、晴隆县)

楚雄彝族自治州(南华县、姚安县、双柏县、大姚县、元谋县、禄丰市、牟定县、楚雄市、武定县、永仁县)

喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、英吉沙县、叶城县、疏勒县、泽普县、麦盖提县、岳普湖县、伽师县、喀什市、巴楚县、莎车县)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)

通化市(辉南县、东昌区、梅河口市、集安市、通化县、二道江区、柳河县)

十堰市(郧西县、张湾区、竹溪县、丹江口市、茅箭区、郧阳区、竹山县、房县)

　　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。