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果洛藏族自治州(玛多县、甘德县、班玛县、玛沁县、久治县、达日县)

新乡市(延津县、牧野区、凤泉区、封丘县、辉县市、卫滨区、原阳县、卫辉市、红旗区、长垣市、新乡县、获嘉县)

昭通市(永善县、镇雄县、巧家县、威信县、彝良县、鲁甸县、水富市、昭阳区、盐津县、绥江县、大关县)

益阳市(资阳区、南县、安化县、桃江县、沅江市、赫山区)  牡丹江市(爱民区、东宁市、阳明区、林口县、海林市、穆棱市、西安区、绥芬河市、宁安市、东安区)

淄博市(沂源县、淄川区、临淄区、张店区、博山区、高青县、周村区、桓台县)

湘西土家族苗族自治州(花垣县、凤凰县、龙山县、保靖县、吉首市、永顺县、泸溪县、古丈县)

淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)淮安市(金湖县、清江浦区、盱眙县、淮安区、涟水县、洪泽区、淮阴区)

福州市(连江县、闽清县、平潭县、马尾区、长乐区、福清市、仓山区、罗源县、鼓楼区、永泰县、晋安区、闽侯县、台江区)  秦皇岛市(青龙满族自治县、北戴河区、卢龙县、海港区、山海关区、昌黎县、抚宁区)

台州市(仙居县、椒江区、玉环市、三门县、临海市、路桥区、黄岩区、天台县、温岭市)

辽阳市(辽阳县、文圣区、太子河区、白塔区、宏伟区、灯塔市、弓长岭区)

崇左市(大新县、龙州县、扶绥县、凭祥市、天等县、江州区、宁明县)

大庆市(林甸县、让胡路区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、肇州县、萨尔图区、龙凤区、大同区)

驻马店市(驿城区、西平县、新蔡县、遂平县、确山县、上蔡县、平舆县、汝南县、泌阳县、正阳县)

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

梅州市(丰顺县、梅江区、蕉岭县、兴宁市、大埔县、五华县、平远县、梅县区)

茂名市(茂南区、高州市、电白区、信宜市、化州市)

滨州市(滨城区、博兴县、阳信县、邹平市、沾化区、惠民县、无棣县)

德阳市(旌阳区、广汉市、绵竹市、什邡市、罗江区、中江县)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

临沂市(临沭县、罗庄区、兰山区、河东区、沂南县、费县、平邑县、兰陵县、沂水县、蒙阴县、莒南县、郯城县)

朝阳市(建平县、龙城区、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、北票市、双塔区)

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

蚌埠市(龙子湖区、怀远县、禹会区、蚌山区、淮上区、固镇县、五河县)

荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区)

邢台市(内丘县、巨鹿县、广宗县、沙河市、柏乡县、南和区、平乡县、新河县、清河县、临西县、隆尧县、信都区、襄都区、宁晋县、临城县、任泽区、威县、南宫市)

滁州市(南谯区、来安县、全椒县、定远县、凤阳县、琅琊区、明光市、天长市)

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

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石家庄市(长安区、栾城区、辛集市、晋州市、裕华区、灵寿县、无极县、赞皇县、鹿泉区、平山县、桥西区、行唐县、新华区、正定县、井陉县、元氏县、高邑县、井陉矿区、深泽县、赵县、藁城区、新乐市)

铜仁市(德江县、印江土家族苗族自治县、万山区、沿河土家族自治县、碧江区、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、江口县、松桃苗族自治县)

宣城市(宣州区、郎溪县、广德市、旌德县、泾县、绩溪县、宁国市)

泸州市(叙永县、纳溪区、合江县、龙马潭区、江阳区、泸县、古蔺县)  阜新市(彰武县、细河区、海州区、新邱区、阜新蒙古族自治县、太平区、清河门区)

东莞市

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

太原市(阳曲县、迎泽区、晋源区、尖草坪区、杏花岭区、古交市、娄烦县、清徐县、小店区、万柏林区)湘潭市(岳塘区、湘乡市、韶山市、雨湖区、湘潭县)

玉溪市(红塔区、新平彝族傣族自治县、澄江市、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、华宁县、易门县、峨山彝族自治县)  长治市(潞州区、襄垣县、屯留区、潞城区、沁源县、平顺县、沁县、壶关县、黎城县、长子县、武乡县、上党区)

宿州市(泗县、萧县、砀山县、灵璧县、埇桥区)

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

惠州市(龙门县、惠东县、惠阳区、惠城区、博罗县)鞍山市(立山区、岫岩满族自治县、海城市、铁西区、千山区、铁东区、台安县)

龙岩市(上杭县、永定区、连城县、武平县、漳平市、长汀县、新罗区)

三沙市(西沙区、南沙区)

南昌市(西湖区、安义县、进贤县、红谷滩区、青云谱区、新建区、东湖区、南昌县、青山湖区)

济源市

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

上饶市(婺源县、弋阳县、余干县、横峰县、广丰区、鄱阳县、德兴市、广信区、玉山县、铅山县、信州区、万年县)

甘孜藏族自治州(泸定县、九龙县、甘孜县、色达县、道孚县、炉霍县、德格县、乡城县、稻城县、丹巴县、康定市、新龙县、理塘县、雅江县、得荣县、巴塘县、石渠县、白玉县)

攀枝花市(仁和区、盐边县、米易县、西区、东区)

萍乡市(莲花县、安源区、湘东区、上栗县、芦溪县)

广安市(邻水县、华蓥市、前锋区、岳池县、武胜县、广安区)

吴忠市(红寺堡区、利通区、盐池县、青铜峡市、同心县)

咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、通山县、通城县、赤壁市、咸安区)

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

信阳市(新县、商城县、淮滨县、潢川县、息县、浉河区、罗山县、固始县、平桥区、光山县)

大理白族自治州(弥渡县、鹤庆县、大理市、永平县、巍山彝族回族自治县、云龙县、剑川县、祥云县、南涧彝族自治县、洱源县、宾川县、漾濞彝族自治县)

衡阳市(石鼓区、衡山县、蒸湘区、常宁市、衡南县、衡东县、祁东县、衡阳县、耒阳市、珠晖区、雁峰区、南岳区)

　　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。