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泸州市(泸县、合江县、江阳区、龙马潭区、纳溪区、叙永县、古蔺县)
泰州市(姜堰区、兴化市、海陵区、泰兴市、高港区、靖江市)
广元市(剑阁县、利州区、青川县、旺苍县、苍溪县、朝天区、昭化区)
桂林市(平乐县、灌阳县、叠彩区、荔浦市、七星区、临桂区、雁山区、兴安县、灵川县、恭城瑶族自治县、阳朔县、秀峰区、龙胜各族自治县、全州县、永福县、资源县、象山区)
白城市(洮南市、洮北区、镇赉县、通榆县、大安市)
佳木斯市(桦川县、郊区、抚远市、同江市、桦南县、富锦市、汤原县、前进区、向阳区、东风区)
兴安盟(突泉县、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗)
深圳市(龙岗区、宝安区、南山区、福田区、龙华区、盐田区、坪山区、罗湖区、光明区)
七台河市(茄子河区、桃山区、新兴区、勃利县)
长春市(绿园区、农安县、公主岭市、榆树市、朝阳区、宽城区、九台区、二道区、双阳区、德惠市、南关区)
台州市(天台县、仙居县、临海市、温岭市、黄岩区、路桥区、玉环市、三门县、椒江区)
呼和浩特市(新城区、和林格尔县、清水河县、土默特左旗、赛罕区、武川县、回民区、托克托县、玉泉区)
汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)
商洛市(镇安县、洛南县、商州区、山阳县、丹凤县、柞水县、商南县)
衡水市(桃城区、冀州区、武强县、深州市、武邑县、阜城县、景县、枣强县、故城县、饶阳县、安平县)
重庆市(北碚区、垫江县、潼南区、巴南区、璧山区、铜梁区、江津区、长寿区、开州区、渝北区、黔江区、城口县、酉阳土家族苗族自治县、忠县、彭水苗族土家族自治县、万州区、綦江区、南岸区、江北区、涪陵区、大足区、梁平区、永川区、沙坪坝区、奉节县、云阳县、巫溪县、大渡口区、荣昌区、秀山土家族苗族自治县、渝中区、武隆区、石柱土家族自治县、丰都县、巫山县、九龙坡区、南川区、合川区)
喀什地区(伽师县、岳普湖县、泽普县、疏附县、喀什市、叶城县、疏勒县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、巴楚县、英吉沙县)
澳门特别行政区
通化市(通化县、梅河口市、东昌区、二道江区、集安市、辉南县、柳河县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
镇江市(丹阳市、扬中市、句容市、京口区、润州区、丹徒区)
朝阳市(双塔区、北票市、建平县、龙城区、朝阳县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
玉树藏族自治州(称多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、治多县、杂多县)
临汾市(浮山县、永和县、霍州市、安泽县、吉县、洪洞县、蒲县、尧都区、大宁县、古县、侯马市、乡宁县、曲沃县、翼城县、隰县、襄汾县、汾西县)
郑州市(新密市、金水区、登封市、中原区、中牟县、管城回族区、新郑市、二七区、上街区、荥阳市、惠济区、巩义市)
宜昌市(秭归县、兴山县、当阳市、五峰土家族自治县、西陵区、宜都市、远安县、枝江市、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、伍家岗区)
新余市(分宜县、渝水区)
滁州市(琅琊区、来安县、凤阳县、全椒县、定远县、明光市、天长市、南谯区)
黄石市(阳新县、黄石港区、西塞山区、铁山区、下陆区、大冶市)
渭南市(潼关县、华州区、白水县、临渭区、华阴市、韩城市、富平县、合阳县、澄城县、蒲城县、大荔县)
来宾市(合山市、象州县、金秀瑶族自治县、忻城县、武宣县、兴宾区)
濮阳市(清丰县、台前县、范县、南乐县、濮阳县、华龙区)
洛阳市(西工区、洛龙区、嵩县、宜阳县、新安县、汝阳县、瀍河回族区、洛宁县、孟津区、老城区、伊川县、栾川县、涧西区、偃师区)
延边朝鲜族自治州(龙井市、珲春市、安图县、和龙市、汪清县、敦化市、延吉市、图们市)
遂宁市(安居区、射洪市、蓬溪县、大英县、船山区)
梅州市(五华县、兴宁市、蕉岭县、丰顺县、梅县区、大埔县、平远县、梅江区)
曲靖市(马龙区、沾益区、富源县、陆良县、麒麟区、罗平县、师宗县、宣威市、会泽县)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
三门峡市(湖滨区、渑池县、陕州区、义马市、灵宝市、卢氏县)
长沙市(长沙县、雨花区、天心区、岳麓区、芙蓉区、望城区、开福区、宁乡市、浏阳市)
北京市(丰台区、石景山区、昌平区、平谷区、大兴区、密云区、门头沟区、延庆区、通州区、房山区、西城区、顺义区、东城区、海淀区、怀柔区、朝阳区)
崇左市(凭祥市、宁明县、大新县、龙州县、天等县、江州区、扶绥县)
承德市(双桥区、双滦区、隆化县、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、兴隆县、滦平县、承德县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、平泉市)
福州市(平潭县、仓山区、晋安区、闽清县、鼓楼区、永泰县、闽侯县、罗源县、马尾区、台江区、连江县、长乐区、福清市)
阜阳市(颍上县、太和县、颍泉区、界首市、阜南县、颍东区、颍州区、临泉县)
益阳市(南县、资阳区、安化县、赫山区、桃江县、沅江市)
石家庄市(高邑县、藁城区、裕华区、赞皇县、行唐县、无极县、赵县、栾城区、井陉矿区、鹿泉区、新华区、深泽县、晋州市、平山县、元氏县、井陉县、正定县、长安区、桥西区、灵寿县、辛集市、新乐市)
南阳市(淅川县、南召县、新野县、镇平县、社旗县、邓州市、宛城区、唐河县、西峡县、方城县、卧龙区、内乡县、桐柏县)
西宁市(大通回族土族自治县、湟源县、湟中区、城北区、城中区、城东区、城西区)
宜宾市(筠连县、兴文县、屏山县、南溪区、高县、叙州区、江安县、翠屏区、珙县、长宁县)
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惠州市(龙门县、惠东县、惠阳区、惠城区、博罗县)
临夏回族自治州(永靖县、康乐县、临夏市、东乡族自治县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、广河县)
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陇南市(康县、两当县、文县、西和县、礼县、成县、宕昌县、武都区、徽县)
张家口市(宣化区、沽源县、下花园区、怀来县、张北县、涿鹿县、阳原县、万全区、桥西区、崇礼区、康保县、怀安县、蔚县、桥东区、尚义县、赤城县)
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黔南布依族苗族自治州(龙里县、瓮安县、长顺县、贵定县、三都水族自治县、荔波县、都匀市、独山县、罗甸县、惠水县、福泉市、平塘县)
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邵阳市(北塔区、武冈市、大祥区、绥宁县、新宁县、邵东市、新邵县、双清区、隆回县、邵阳县、洞口县、城步苗族自治县)
张掖市(甘州区、高台县、山丹县、临泽县、肃南裕固族自治县、民乐县)
合肥市(肥东县、庐江县、肥西县、包河区、巢湖市、蜀山区、长丰县、庐阳区、瑶海区)
新疆维吾尔自治区
巴中市(巴州区、平昌县、恩阳区、通江县、南江县)
白山市(靖宇县、长白朝鲜族自治县、抚松县、江源区、浑江区、临江市)
淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、额敏县、沙湾市、塔城市、托里县、裕民县)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
双鸭山市(集贤县、四方台区、友谊县、宝清县、岭东区、尖山区、宝山区、饶河县)
娄底市(冷水江市、双峰县、娄星区、新化县、涟源市)
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。
新闻结尾
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