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山南市(洛扎县、曲松县、琼结县、隆子县、错那市、扎囊县、措美县、桑日县、贡嘎县、加查县、浪卡子县、乃东区)

沧州市(运河区、泊头市、沧县、肃宁县、盐山县、南皮县、河间市、任丘市、吴桥县、献县、黄骅市、新华区、东光县、海兴县、孟村回族自治县、青县)

天津市(河东区、蓟州区、宁河区、宝坻区、红桥区、南开区、滨海新区、河西区、静海区、河北区、和平区、东丽区、北辰区、津南区、西青区、武清区)

鞍山市(铁西区、铁东区、海城市、台安县、立山区、千山区、岫岩满族自治县)  兰州市(七里河区、永登县、皋兰县、城关区、西固区、安宁区、榆中县、红古区)

遂宁市(大英县、船山区、射洪市、安居区、蓬溪县)

乌鲁木齐市(天山区、沙依巴克区、水磨沟区、米东区、头屯河区、达坂城区、新市区、乌鲁木齐县)

本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、平山区、南芬区、明山区、桓仁满族自治县)

呼伦贝尔市(牙克石市、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、海拉尔区、阿荣旗、新巴尔虎左旗、根河市、额尔古纳市、扎兰屯市)  中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

玉林市(陆川县、福绵区、兴业县、博白县、玉州区、北流市、容县)

达州市(万源市、开江县、通川区、渠县、大竹县、达川区、宣汉县)

酒泉市(玉门市、肃北蒙古族自治县、敦煌市、金塔县、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区)

廊坊市(永清县、香河县、广阳区、霸州市、大城县、安次区、大厂回族自治县、固安县、文安县、三河市)

百色市(德保县、凌云县、那坡县、右江区、西林县、平果市、田阳区、田东县、田林县、靖西市、隆林各族自治县、乐业县)

铜仁市(松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、德江县、江口县、万山区、碧江区、石阡县、思南县)

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

肇庆市(封开县、广宁县、高要区、四会市、德庆县、怀集县、鼎湖区、端州区)

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

十堰市(张湾区、竹溪县、丹江口市、郧阳区、郧西县、竹山县、房县、茅箭区)

北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)

芜湖市(湾沚区、弋江区、无为市、南陵县、繁昌区、镜湖区、鸠江区)

淄博市(沂源县、高青县、淄川区、桓台县、临淄区、张店区、博山区、周村区)

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

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

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

朔州市(朔城区、右玉县、平鲁区、应县、怀仁市、山阴县)

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

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)

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大理白族自治州(宾川县、剑川县、弥渡县、南涧彝族自治县、永平县、洱源县、巍山彝族回族自治县、祥云县、云龙县、漾濞彝族自治县、大理市、鹤庆县)

孝感市(云梦县、孝昌县、大悟县、安陆市、应城市、孝南区、汉川市)

锦州市(凌河区、凌海市、太和区、北镇市、古塔区、黑山县、义县)

菏泽市(鄄城县、巨野县、牡丹区、定陶区、单县、成武县、东明县、曹县、郓城县)  克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

嘉峪关市

延安市(富县、黄龙县、延长县、黄陵县、洛川县、延川县、子长市、宜川县、甘泉县、吴起县、宝塔区、安塞区、志丹县)

昆明市(宜良县、呈贡区、石林彝族自治县、盘龙区、五华区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、东川区、官渡区、寻甸回族彝族自治县、西山区、嵩明县、安宁市、富民县)四平市(铁西区、伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁东区)

宿州市(泗县、灵璧县、埇桥区、萧县、砀山县)  益阳市(桃江县、安化县、沅江市、资阳区、南县、赫山区)

咸阳市(礼泉县、兴平市、彬州市、杨陵区、渭城区、旬邑县、泾阳县、秦都区、三原县、永寿县、长武县、淳化县、武功县、乾县)

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

商丘市(柘城县、永城市、民权县、夏邑县、睢阳区、宁陵县、梁园区、睢县、虞城县)淮安市(淮阴区、涟水县、盱眙县、金湖县、洪泽区、淮安区、清江浦区)

乌兰察布市(商都县、化德县、四子王旗、察哈尔右翼前旗、凉城县、集宁区、兴和县、察哈尔右翼中旗、丰镇市、察哈尔右翼后旗、卓资县)

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

德阳市(中江县、什邡市、绵竹市、广汉市、旌阳区、罗江区)

佳木斯市(郊区、桦南县、东风区、汤原县、前进区、同江市、富锦市、桦川县、抚远市、向阳区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、通山县、通城县、赤壁市、咸安区)

莆田市(城厢区、涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县)

广州市(南沙区、海珠区、增城区、越秀区、白云区、花都区、黄埔区、番禺区、从化区、天河区、荔湾区)

亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)

张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)

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湖州市(德清县、安吉县、南浔区、长兴县、吴兴区)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

中山市

内江市(威远县、市中区、隆昌市、资中县、东兴区)

白山市(靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、浑江区)

　　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。