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

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

岳阳市(君山区、岳阳楼区、汨罗市、湘阴县、华容县、岳阳县、云溪区、平江县、临湘市)  迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

商洛市(柞水县、丹凤县、洛南县、商州区、山阳县、商南县、镇安县)

新余市(渝水区、分宜县)

荆州市(松滋市、沙市区、公安县、石首市、江陵县、洪湖市、监利市、荆州区)伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、奎屯市、昭苏县、伊宁市、霍尔果斯市、新源县、特克斯县、尼勒克县、霍城县、伊宁县、巩留县)

长治市(长子县、平顺县、潞城区、黎城县、壶关县、武乡县、沁源县、潞州区、屯留区、上党区、沁县、襄垣县)  锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、正蓝旗、二连浩特市、苏尼特左旗、正镶白旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、多伦县、太仆寺旗、锡林浩特市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)

揭阳市(揭西县、揭东区、榕城区、普宁市、惠来县)

抚州市(东乡区、金溪县、宜黄县、临川区、资溪县、南丰县、南城县、黎川县、崇仁县、乐安县、广昌县)

六盘水市(盘州市、六枝特区、水城区、钟山区)

桂林市(叠彩区、兴安县、平乐县、恭城瑶族自治县、荔浦市、临桂区、象山区、雁山区、全州县、灵川县、永福县、秀峰区、资源县、灌阳县、七星区、阳朔县、龙胜各族自治县)

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

济南市(历下区、市中区、历城区、商河县、长清区、天桥区、章丘区、莱芜区、平阴县、槐荫区、济阳区、钢城区)

儋州市

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

保山市(龙陵县、腾冲市、施甸县、昌宁县、隆阳区)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、磴口县、临河区、五原县、乌拉特中旗、杭锦后旗、乌拉特后旗)

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

韶关市(乳源瑶族自治县、乐昌市、翁源县、武江区、南雄市、浈江区、新丰县、曲江区、仁化县、始兴县)

香港特别行政区

崇左市(扶绥县、宁明县、龙州县、大新县、江州区、凭祥市、天等县)

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

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

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

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

莆田市(荔城区、涵江区、秀屿区、城厢区、仙游县)

廊坊市(广阳区、大城县、香河县、霸州市、大厂回族自治县、固安县、三河市、文安县、安次区、永清县)  宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿城区、泗洪县、宿豫区)

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

运城市(垣曲县、绛县、平陆县、永济市、河津市、夏县、新绛县、闻喜县、盐湖区、稷山县、临猗县、万荣县、芮城县)

甘孜藏族自治州(新龙县、得荣县、雅江县、炉霍县、巴塘县、稻城县、甘孜县、白玉县、道孚县、石渠县、德格县、丹巴县、乡城县、理塘县、九龙县、康定市、色达县、泸定县)张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)

枣庄市(山亭区、峄城区、市中区、台儿庄区、滕州市、薛城区)  厦门市(翔安区、同安区、集美区、海沧区、湖里区、思明区)

合肥市(长丰县、巢湖市、庐江县、包河区、蜀山区、瑶海区、肥西县、肥东县、庐阳区)

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茂名市(电白区、高州市、茂南区、化州市、信宜市)

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

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淄博市(沂源县、张店区、高青县、临淄区、淄川区、桓台县、周村区、博山区)

天水市(甘谷县、清水县、张家川回族自治县、武山县、秦州区、麦积区、秦安县)

齐齐哈尔市(富裕县、依安县、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、克东县、富拉尔基区、建华区、讷河市、碾子山区、甘南县、龙江县、铁锋区、泰来县、拜泉县、龙沙区、克山县)

临沧市(云县、耿马傣族佤族自治县、临翔区、沧源佤族自治县、凤庆县、永德县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

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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。