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北京市(房山区、密云区、昌平区、通州区、平谷区、顺义区、朝阳区、延庆区、西城区、海淀区、大兴区、石景山区、门头沟区、怀柔区、丰台区、东城区)

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

淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)

林芝市(巴宜区、察隅县、波密县、朗县、工布江达县、墨脱县、米林市)  湘潭市(雨湖区、湘乡市、韶山市、岳塘区、湘潭县)

黄石市(黄石港区、铁山区、下陆区、阳新县、西塞山区、大冶市)

大连市(甘井子区、西岗区、旅顺口区、长海县、瓦房店市、中山区、金州区、沙河口区、庄河市、普兰店区)

武汉市(江夏区、黄陂区、江汉区、东西湖区、青山区、洪山区、新洲区、江岸区、汉南区、硚口区、汉阳区、武昌区、蔡甸区)

清远市(阳山县、英德市、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、清新区、连州市、清城区、佛冈县)  鞍山市(铁西区、台安县、立山区、海城市、千山区、岫岩满族自治县、铁东区)

龙岩市(长汀县、连城县、武平县、永定区、新罗区、漳平市、上杭县)

聊城市(临清市、高唐县、冠县、东昌府区、阳谷县、莘县、东阿县、茌平区)

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

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

郑州市(新密市、中原区、巩义市、新郑市、中牟县、荥阳市、管城回族区、上街区、二七区、登封市、惠济区、金水区)

合肥市(肥西县、肥东县、庐阳区、长丰县、包河区、巢湖市、瑶海区、庐江县、蜀山区)

泰州市(姜堰区、高港区、泰兴市、海陵区、靖江市、兴化市)

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

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)

阳泉市(盂县、平定县、郊区、城区、矿区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)

内江市(威远县、市中区、东兴区、资中县、隆昌市)

澳门特别行政区

阜阳市(太和县、颍州区、阜南县、颍上县、临泉县、颍东区、颍泉区、界首市)

和田地区(墨玉县、和田县、于田县、洛浦县、民丰县、皮山县、和田市、策勒县)

九江市(永修县、庐山市、德安县、濂溪区、柴桑区、共青城市、彭泽县、湖口县、武宁县、浔阳区、都昌县、修水县、瑞昌市)

雅安市(汉源县、石棉县、荥经县、芦山县、名山区、天全县、雨城区、宝兴县)

定西市(渭源县、通渭县、陇西县、安定区、岷县、临洮县、漳县)

池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)

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

三门峡市(渑池县、湖滨区、灵宝市、义马市、卢氏县、陕州区)

商丘市(虞城县、民权县、睢阳区、睢县、柘城县、梁园区、永城市、宁陵县、夏邑县)

咸阳市(渭城区、武功县、泾阳县、永寿县、旬邑县、杨陵区、三原县、乾县、秦都区、彬州市、淳化县、长武县、礼泉县、兴平市)  铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

宿迁市(泗洪县、沭阳县、宿城区、泗阳县、宿豫区)

黄山市(歙县、徽州区、祁门县、休宁县、黟县、黄山区、屯溪区)

平顶山市(新华区、汝州市、宝丰县、鲁山县、叶县、郏县、石龙区、湛河区、卫东区、舞钢市)恩施土家族苗族自治州(宣恩县、来凤县、巴东县、咸丰县、建始县、鹤峰县、恩施市、利川市)

上饶市(玉山县、鄱阳县、铅山县、余干县、广信区、婺源县、信州区、弋阳县、德兴市、横峰县、广丰区、万年县)  南通市(海安市、崇川区、海门区、启东市、如皋市、如东县、通州区)

吉安市(青原区、永丰县、吉州区、吉水县、新干县、峡江县、泰和县、安福县、万安县、吉安县、遂川县、永新县、井冈山市)

渭南市(潼关县、蒲城县、白水县、华阴市、合阳县、临渭区、大荔县、富平县、华州区、澄城县、韩城市)

徐州市(沛县、铜山区、贾汪区、睢宁县、泉山区、新沂市、邳州市、鼓楼区、云龙区、丰县)新乡市(封丘县、牧野区、延津县、原阳县、获嘉县、卫辉市、红旗区、凤泉区、新乡县、辉县市、卫滨区、长垣市)

西藏自治区

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

宝鸡市(凤翔区、眉县、渭滨区、太白县、扶风县、麟游县、金台区、凤县、岐山县、陈仓区、千阳县、陇县)

丽水市(龙泉市、景宁畲族自治县、缙云县、遂昌县、庆元县、云和县、莲都区、松阳县、青田县)

宣城市(宁国市、郎溪县、泾县、旌德县、广德市、宣州区、绩溪县)

河源市(和平县、龙川县、紫金县、连平县、源城区、东源县)

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黑河市(爱辉区、五大连池市、孙吴县、逊克县、嫩江市、北安市)

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迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

呼和浩特市(新城区、土默特左旗、托克托县、和林格尔县、清水河县、武川县、赛罕区、玉泉区、回民区)

　　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。