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威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)

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

林芝市(察隅县、巴宜区、米林市、工布江达县、波密县、朗县、墨脱县)  惠州市(博罗县、惠阳区、惠东县、惠城区、龙门县)

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

山南市(扎囊县、隆子县、措美县、桑日县、琼结县、错那市、曲松县、浪卡子县、洛扎县、加查县、乃东区、贡嘎县)

景德镇市(昌江区、乐平市、浮梁县、珠山区)南充市(蓬安县、嘉陵区、西充县、高坪区、顺庆区、南部县、仪陇县、阆中市、营山县)

宝鸡市(眉县、麟游县、陈仓区、陇县、太白县、扶风县、凤县、渭滨区、千阳县、凤翔区、岐山县、金台区)  泰州市(姜堰区、海陵区、兴化市、高港区、靖江市、泰兴市)

朔州市(平鲁区、应县、朔城区、右玉县、怀仁市、山阴县)

海东市(互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)

昌都市(卡若区、八宿县、察雅县、贡觉县、类乌齐县、丁青县、洛隆县、江达县、左贡县、芒康县、边坝县)

拉萨市(堆龙德庆区、城关区、达孜区、墨竹工卡县、当雄县、林周县、曲水县、尼木县)

延安市(富县、黄陵县、安塞区、黄龙县、洛川县、宜川县、甘泉县、吴起县、子长市、志丹县、宝塔区、延川县、延长县)

三门峡市(湖滨区、义马市、陕州区、灵宝市、卢氏县、渑池县)

澳门特别行政区

晋城市(沁水县、城区、高平市、陵川县、阳城县、泽州县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

深圳市(光明区、罗湖区、南山区、盐田区、龙华区、宝安区、福田区、龙岗区、坪山区)

贵港市(桂平市、覃塘区、平南县、港南区、港北区)

萍乡市(莲花县、湘东区、芦溪县、安源区、上栗县)

聊城市(茌平区、东昌府区、东阿县、临清市、冠县、阳谷县、莘县、高唐县)

通辽市(库伦旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、科尔沁区、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、奈曼旗)

成都市(金堂县、郫都区、锦江区、成华区、崇州市、蒲江县、青白江区、双流区、彭州市、简阳市、金牛区、邛崃市、温江区、青羊区、武侯区、龙泉驿区、新都区、新津区、都江堰市、大邑县)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

滁州市(琅琊区、南谯区、明光市、天长市、凤阳县、定远县、来安县、全椒县)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、轮台县、且末县、和硕县、尉犁县、库尔勒市、博湖县、若羌县、和静县)

锦州市(凌海市、凌河区、古塔区、义县、太和区、北镇市、黑山县)

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防城港市(东兴市、港口区、防城区、上思县)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

莆田市(城厢区、秀屿区、仙游县、涵江区、荔城区)

娄底市(新化县、冷水江市、娄星区、涟源市、双峰县)  益阳市(南县、赫山区、安化县、沅江市、资阳区、桃江县)

阿坝藏族羌族自治州(汶川县、小金县、红原县、黑水县、茂县、阿坝县、若尔盖县、理县、马尔康市、壤塘县、九寨沟县、金川县、松潘县)

嘉峪关市

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)

广元市(苍溪县、旺苍县、昭化区、剑阁县、朝天区、青川县、利州区)  连云港市(连云区、灌云县、灌南县、赣榆区、海州区、东海县)

安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)

荆门市(沙洋县、钟祥市、京山市、东宝区、掇刀区)

怀化市(通道侗族自治县、沅陵县、中方县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、会同县、溆浦县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、鹤城区、辰溪县)上饶市(婺源县、信州区、万年县、铅山县、鄱阳县、广丰区、弋阳县、横峰县、德兴市、余干县、广信区、玉山县)

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

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

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

本溪市(明山区、桓仁满族自治县、平山区、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区)

梧州市(岑溪市、蒙山县、龙圩区、万秀区、藤县、长洲区、苍梧县)

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

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

菏泽市(定陶区、东明县、曹县、鄄城县、牡丹区、巨野县、郓城县、成武县、单县)

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太原市(晋源区、小店区、娄烦县、万柏林区、古交市、尖草坪区、杏花岭区、清徐县、阳曲县、迎泽区)

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

和田地区(策勒县、洛浦县、和田县、民丰县、皮山县、和田市、于田县、墨玉县)

廊坊市(广阳区、香河县、文安县、安次区、大厂回族自治县、固安县、永清县、三河市、霸州市、大城县)

滨州市(无棣县、惠民县、阳信县、沾化区、邹平市、博兴县、滨城区)

平凉市(灵台县、崆峒区、庄浪县、泾川县、静宁县、崇信县、华亭市)

　　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。