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黔南布依族苗族自治州(独山县、贵定县、三都水族自治县、平塘县、福泉市、罗甸县、荔波县、龙里县、长顺县、都匀市、瓮安县、惠水县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)  广安市(岳池县、邻水县、华蓥市、广安区、武胜县、前锋区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县)

贺州市(钟山县、八步区、昭平县、富川瑶族自治县、平桂区)

辽阳市(太子河区、弓长岭区、文圣区、宏伟区、白塔区、辽阳县、灯塔市)

嘉兴市(桐乡市、秀洲区、海盐县、海宁市、平湖市、南湖区、嘉善县)  大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

铁岭市(调兵山市、昌图县、西丰县、开原市、清河区、铁岭县、银州区)

毕节市(织金县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、赫章县、七星关区、大方县、纳雍县)

包头市(青山区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、东河区、石拐区、九原区、昆都仑区、土默特右旗)

杭州市(萧山区、临安区、余杭区、临平区、钱塘区、滨江区、建德市、上城区、富阳区、淳安县、西湖区、拱墅区、桐庐县)

文山壮族苗族自治州(砚山县、广南县、富宁县、西畴县、丘北县、文山市、麻栗坡县、马关县)

吴忠市(青铜峡市、盐池县、红寺堡区、同心县、利通区)

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

肇庆市(高要区、端州区、德庆县、封开县、怀集县、四会市、鼎湖区、广宁县)

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

贵阳市(息烽县、乌当区、修文县、白云区、观山湖区、南明区、云岩区、开阳县、花溪区、清镇市)

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

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

儋州市

榆林市(横山区、绥德县、吴堡县、佳县、榆阳区、府谷县、定边县、清涧县、神木市、米脂县、靖边县、子洲县)

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

本溪市(平山区、南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、明山区、桓仁满族自治县)

厦门市(湖里区、思明区、海沧区、翔安区、同安区、集美区)

固原市(西吉县、原州区、彭阳县、隆德县、泾源县)

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沈阳市(康平县、大东区、皇姑区、浑南区、法库县、于洪区、辽中区、苏家屯区、沈河区、新民市、铁西区、和平区、沈北新区)

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盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)

安康市(紫阳县、平利县、汉阴县、宁陕县、汉滨区、白河县、石泉县、镇坪县、岚皋县、旬阳市)  廊坊市(三河市、大城县、永清县、大厂回族自治县、香河县、广阳区、安次区、霸州市、文安县、固安县)

阜阳市(颍东区、太和县、颍泉区、界首市、颍上县、颍州区、临泉县、阜南县)

玉溪市(通海县、华宁县、红塔区、新平彝族傣族自治县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、澄江市、峨山彝族自治县)

西藏自治区洛阳市(新安县、汝阳县、洛宁县、涧西区、栾川县、嵩县、伊川县、偃师区、孟津区、宜阳县、洛龙区、西工区、瀍河回族区、老城区)

南平市(光泽县、建阳区、浦城县、建瓯市、松溪县、政和县、武夷山市、邵武市、顺昌县、延平区)  岳阳市(云溪区、临湘市、岳阳县、平江县、岳阳楼区、汨罗市、君山区、华容县、湘阴县)

上海市(徐汇区、浦东新区、虹口区、闵行区、金山区、青浦区、嘉定区、杨浦区、长宁区、崇明区、普陀区、黄浦区、奉贤区、宝山区、静安区、松江区)

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阳江市(江城区、阳西县、阳春市、阳东区)晋中市(和顺县、介休市、榆次区、昔阳县、左权县、太谷区、平遥县、寿阳县、榆社县、灵石县、祁县)

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达州市(开江县、大竹县、宣汉县、通川区、达川区、万源市、渠县)

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

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　　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。