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海南藏族自治州(贵南县、贵德县、共和县、同德县、兴海县)

定西市(渭源县、岷县、临洮县、通渭县、安定区、漳县、陇西县)

阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)

淮南市(凤台县、大通区、八公山区、田家庵区、潘集区、谢家集区、寿县)  玉林市(福绵区、容县、北流市、玉州区、博白县、陆川县、兴业县)

苏州市(张家港市、太仓市、昆山市、常熟市、相城区、吴中区、虎丘区、姑苏区、吴江区)

揭阳市(揭东区、惠来县、普宁市、揭西县、榕城区)

巴中市(通江县、恩阳区、巴州区、平昌县、南江县)铜仁市(思南县、玉屏侗族自治县、江口县、碧江区、松桃苗族自治县、万山区、石阡县、德江县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县)

郴州市(资兴市、桂东县、宜章县、北湖区、永兴县、桂阳县、汝城县、苏仙区、嘉禾县、临武县、安仁县)  秦皇岛市(山海关区、北戴河区、昌黎县、青龙满族自治县、抚宁区、海港区、卢龙县)

怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)

汕尾市(陆河县、城区、陆丰市、海丰县)

宿迁市(泗洪县、宿城区、沭阳县、泗阳县、宿豫区)

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、凯里市、雷山县、黎平县、从江县、施秉县、黄平县、台江县、天柱县、锦屏县、镇远县、麻江县、榕江县、三穗县、岑巩县、丹寨县)

吉林市(桦甸市、丰满区、龙潭区、船营区、磐石市、昌邑区、舒兰市、蛟河市、永吉县)

阿克苏地区(阿克苏市、拜城县、沙雅县、阿瓦提县、柯坪县、库车市、温宿县、乌什县、新和县)

萍乡市(上栗县、湘东区、芦溪县、安源区、莲花县)

池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)

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

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、霍城县、新源县、特克斯县、奎屯市、伊宁市、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、伊宁县、巩留县)

焦作市(山阳区、沁阳市、修武县、马村区、武陟县、解放区、孟州市、博爱县、中站区、温县)

淄博市(沂源县、博山区、临淄区、张店区、桓台县、周村区、高青县、淄川区)

大连市(旅顺口区、金州区、普兰店区、甘井子区、长海县、中山区、西岗区、沙河口区、庄河市、瓦房店市)

双鸭山市(尖山区、四方台区、宝清县、宝山区、集贤县、岭东区、友谊县、饶河县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

肇庆市(怀集县、鼎湖区、四会市、高要区、封开县、德庆县、端州区、广宁县)

怀化市(溆浦县、麻阳苗族自治县、鹤城区、会同县、辰溪县、沅陵县、洪江市、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、中方县、通道侗族自治县)

黄冈市(蕲春县、团风县、武穴市、麻城市、浠水县、黄梅县、黄州区、英山县、红安县、罗田县)

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漳州市(云霄县、漳浦县、诏安县、长泰区、东山县、芗城区、龙海区、龙文区、平和县、南靖县、华安县)

广元市(苍溪县、旺苍县、剑阁县、昭化区、青川县、朝天区、利州区)

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

昆明市(石林彝族自治县、呈贡区、盘龙区、东川区、嵩明县、富民县、宜良县、晋宁区、官渡区、安宁市、寻甸回族彝族自治县、五华区、禄劝彝族苗族自治县、西山区)  普洱市(澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县)

丹东市(元宝区、振兴区、振安区、凤城市、东港市、宽甸满族自治县)

银川市(金凤区、兴庆区、灵武市、永宁县、贺兰县、西夏区)

保山市(腾冲市、隆阳区、昌宁县、施甸县、龙陵县)商洛市(山阳县、洛南县、柞水县、商州区、丹凤县、镇安县、商南县)

长春市(绿园区、双阳区、南关区、公主岭市、九台区、宽城区、农安县、二道区、榆树市、朝阳区、德惠市)  黔南布依族苗族自治州(惠水县、罗甸县、龙里县、荔波县、独山县、平塘县、福泉市、三都水族自治县、都匀市、长顺县、贵定县、瓮安县)

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

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

阳泉市(郊区、平定县、矿区、盂县、城区)合肥市(瑶海区、肥东县、庐阳区、包河区、庐江县、巢湖市、肥西县、长丰县、蜀山区)

景德镇市(乐平市、昌江区、浮梁县、珠山区)

七台河市(新兴区、桃山区、茄子河区、勃利县)

葫芦岛市(建昌县、南票区、绥中县、兴城市、龙港区、连山区)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县)

芜湖市(弋江区、南陵县、镜湖区、湾沚区、繁昌区、无为市、鸠江区)

宁夏回族自治区

东营市(垦利区、河口区、广饶县、利津县、东营区)

澳门特别行政区

红河哈尼族彝族自治州(红河县、绿春县、泸西县、屏边苗族自治县、石屏县、建水县、元阳县、弥勒市、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、蒙自市、河口瑶族自治县)

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

大同市(阳高县、左云县、云冈区、云州区、浑源县、新荣区、灵丘县、天镇县、广灵县、平城区)

清远市(佛冈县、连州市、连山壮族瑶族自治县、阳山县、连南瑶族自治县、清新区、英德市、清城区)

贵港市(平南县、桂平市、港南区、覃塘区、港北区)

乐山市(沐川县、夹江县、马边彝族自治县、五通桥区、峨边彝族自治县、井研县、峨眉山市、金口河区、市中区、沙湾区、犍为县)

荆州市(石首市、监利市、江陵县、松滋市、荆州区、洪湖市、沙市区、公安县)

安庆市(桐城市、宿松县、迎江区、怀宁县、大观区、宜秀区、潜山市、岳西县、望江县、太湖县)

　　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。