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盐城市(滨海县、大丰区、阜宁县、东台市、建湖县、盐都区、射阳县、响水县、亭湖区)

忻州市(定襄县、代县、偏关县、五台县、忻府区、保德县、五寨县、神池县、岢岚县、河曲县、宁武县、原平市、繁峙县、静乐县)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

天津市(河东区、和平区、河北区、红桥区、蓟州区、北辰区、滨海新区、宁河区、东丽区、武清区、津南区、静海区、西青区、宝坻区、河西区、南开区)  鹤岗市(工农区、东山区、兴山区、萝北县、向阳区、兴安区、绥滨县、南山区)

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

嘉峪关市

河源市(连平县、和平县、紫金县、龙川县、源城区、东源县)珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

石河子市(图木舒克市、胡杨河市、五家渠市、北屯市、可克达拉市、昆玉市、铁门关市、双河市、白杨市、阿拉尔市、新星市)  济南市(平阴县、钢城区、商河县、历下区、槐荫区、历城区、莱芜区、市中区、长清区、天桥区、济阳区、章丘区)

鞍山市(千山区、海城市、铁东区、岫岩满族自治县、立山区、台安县、铁西区)

六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)

延边朝鲜族自治州(延吉市、安图县、敦化市、珲春市、图们市、汪清县、和龙市、龙井市)

内蒙古自治区

银川市(贺兰县、灵武市、兴庆区、西夏区、永宁县、金凤区)

萍乡市(湘东区、安源区、上栗县、莲花县、芦溪县)

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

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

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

日照市(五莲县、莒县、东港区、岚山区)

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

铁岭市(西丰县、调兵山市、昌图县、铁岭县、清河区、银州区、开原市)

四平市(伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁东区、铁西区)

辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)

南通市(海安市、启东市、如东县、如皋市、崇川区、通州区、海门区)

五指山市(昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、临高县、琼海市、文昌市、定安县、东方市、陵水黎族自治县、万宁市、乐东黎族自治县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县)

郴州市(桂东县、安仁县、桂阳县、汝城县、苏仙区、资兴市、临武县、永兴县、北湖区、嘉禾县、宜章县)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、东乡族自治县、康乐县、永靖县、临夏县、和政县、广河县)

阜新市(新邱区、彰武县、太平区、海州区、细河区、清河门区、阜新蒙古族自治县)

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河池市(环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县、金城江区、南丹县、天峨县、都安瑶族自治县、宜州区、凤山县)

松原市(扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县)

龙岩市(永定区、长汀县、武平县、新罗区、连城县、上杭县、漳平市)

漯河市(郾城区、临颍县、召陵区、舞阳县、源汇区)  安康市(宁陕县、白河县、镇坪县、石泉县、岚皋县、紫阳县、旬阳市、汉滨区、平利县、汉阴县)

安阳市(林州市、滑县、北关区、安阳县、内黄县、龙安区、殷都区、汤阴县、文峰区)

白城市(镇赉县、大安市、洮南市、通榆县、洮北区)

肇庆市(四会市、封开县、德庆县、端州区、鼎湖区、广宁县、怀集县、高要区)海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵南县、贵德县、同德县)

烟台市(栖霞市、莱阳市、莱山区、芝罘区、牟平区、海阳市、招远市、福山区、蓬莱区、龙口市、莱州市)  上海市(崇明区、青浦区、杨浦区、长宁区、浦东新区、松江区、静安区、闵行区、黄浦区、虹口区、普陀区、徐汇区、嘉定区、金山区、宝山区、奉贤区)

宣城市(郎溪县、宣州区、广德市、绩溪县、泾县、旌德县、宁国市)

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

北海市(合浦县、海城区、银海区、铁山港区)达州市(达川区、开江县、宣汉县、渠县、大竹县、通川区、万源市)

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

和田地区(和田县、策勒县、墨玉县、民丰县、和田市、洛浦县、皮山县、于田县)

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那曲市(比如县、巴青县、聂荣县、班戈县、嘉黎县、尼玛县、色尼区、申扎县、双湖县、索县、安多县)

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本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、溪湖区、平山区、明山区、本溪满族自治县)

宿州市(泗县、萧县、砀山县、灵璧县、埇桥区)

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阿勒泰地区(吉木乃县、青河县、布尔津县、福海县、哈巴河县、阿勒泰市、富蕴县)

湖州市(安吉县、南浔区、德清县、吴兴区、长兴县)

　　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。