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汕头市(潮南区、南澳县、澄海区、濠江区、龙湖区、潮阳区、金平区)

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

长春市(公主岭市、绿园区、朝阳区、九台区、榆树市、南关区、双阳区、二道区、宽城区、德惠市、农安县)

廊坊市(大厂回族自治县、三河市、霸州市、文安县、香河县、固安县、大城县、广阳区、永清县、安次区)  中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

锦州市(古塔区、凌河区、凌海市、黑山县、北镇市、太和区、义县)

西宁市(城中区、湟中区、大通回族土族自治县、城东区、湟源县、城西区、城北区)

东莞市梧州市(岑溪市、万秀区、蒙山县、龙圩区、藤县、苍梧县、长洲区)

烟台市(招远市、莱山区、芝罘区、莱州市、莱阳市、栖霞市、蓬莱区、海阳市、龙口市、福山区、牟平区)  临沂市(平邑县、河东区、莒南县、兰陵县、沂水县、临沭县、郯城县、沂南县、兰山区、蒙阴县、罗庄区、费县)

十堰市(张湾区、郧阳区、竹溪县、郧西县、茅箭区、丹江口市、房县、竹山县)

金华市(兰溪市、义乌市、金东区、永康市、武义县、磐安县、婺城区、浦江县、东阳市)

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

延边朝鲜族自治州(珲春市、汪清县、延吉市、图们市、敦化市、安图县、和龙市、龙井市)

台州市(三门县、临海市、黄岩区、天台县、仙居县、椒江区、温岭市、玉环市、路桥区)

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

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

广元市(朝天区、青川县、苍溪县、昭化区、剑阁县、旺苍县、利州区)

南通市(海门区、通州区、如皋市、崇川区、如东县、海安市、启东市)

曲靖市(罗平县、马龙区、沾益区、师宗县、麒麟区、富源县、会泽县、陆良县、宣威市)

随州市(随县、广水市、曾都区)

平凉市(静宁县、庄浪县、崆峒区、灵台县、华亭市、崇信县、泾川县)

凉山彝族自治州(普格县、雷波县、金阳县、西昌市、布拖县、甘洛县、会理市、德昌县、会东县、盐源县、冕宁县、喜德县、宁南县、木里藏族自治县、美姑县、越西县、昭觉县)

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

镇江市(润州区、丹阳市、扬中市、丹徒区、京口区、句容市)

南京市(雨花台区、栖霞区、江宁区、溧水区、六合区、玄武区、秦淮区、建邺区、高淳区、浦口区、鼓楼区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县、古城区)

承德市(鹰手营子矿区、兴隆县、隆化县、双滦区、平泉市、宽城满族自治县、滦平县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、承德县、丰宁满族自治县)

江门市(台山市、江海区、恩平市、开平市、新会区、鹤山市、蓬江区)

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许昌市(禹州市、魏都区、襄城县、鄢陵县、长葛市、建安区)

安康市(宁陕县、平利县、旬阳市、镇坪县、白河县、石泉县、岚皋县、汉阴县、汉滨区、紫阳县)

襄阳市(宜城市、樊城区、老河口市、南漳县、襄城区、枣阳市、襄州区、保康县、谷城县)

青岛市(市南区、胶州市、市北区、莱西市、崂山区、黄岛区、李沧区、平度市、城阳区、即墨区)  海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)

遂宁市(安居区、射洪市、蓬溪县、大英县、船山区)

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)

濮阳市(华龙区、濮阳县、范县、台前县、南乐县、清丰县)果洛藏族自治州(玛多县、班玛县、甘德县、达日县、久治县、玛沁县)

南阳市(南召县、方城县、淅川县、内乡县、镇平县、西峡县、邓州市、桐柏县、卧龙区、社旗县、宛城区、新野县、唐河县)  赤峰市(阿鲁科尔沁旗、宁城县、喀喇沁旗、克什克腾旗、巴林左旗、松山区、元宝山区、林西县、巴林右旗、翁牛特旗、红山区、敖汉旗)

荆州市(江陵县、公安县、沙市区、监利市、洪湖市、石首市、松滋市、荆州区)

南宁市(兴宁区、江南区、上林县、隆安县、西乡塘区、马山县、邕宁区、武鸣区、青秀区、横州市、宾阳县、良庆区)

三门峡市(湖滨区、陕州区、卢氏县、义马市、灵宝市、渑池县)眉山市(青神县、东坡区、丹棱县、仁寿县、洪雅县、彭山区)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、立山区、铁西区、台安县、海城市、千山区)

通化市(梅河口市、通化县、二道江区、集安市、柳河县、辉南县、东昌区)

河源市(东源县、和平县、连平县、源城区、紫金县、龙川县)

晋中市(寿阳县、昔阳县、介休市、榆社县、和顺县、太谷区、灵石县、左权县、祁县、平遥县、榆次区)

巴中市(恩阳区、巴州区、平昌县、通江县、南江县)

楚雄彝族自治州(双柏县、武定县、牟定县、楚雄市、姚安县、南华县、禄丰市、元谋县、永仁县、大姚县)

上饶市(横峰县、德兴市、铅山县、弋阳县、鄱阳县、余干县、玉山县、广丰区、万年县、广信区、信州区、婺源县)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

益阳市(沅江市、南县、桃江县、赫山区、资阳区、安化县)

泉州市(鲤城区、金门县、晋江市、石狮市、德化县、洛江区、永春县、泉港区、丰泽区、南安市、安溪县、惠安县)

海南藏族自治州(贵德县、同德县、兴海县、共和县、贵南县)

宿州市(萧县、砀山县、埇桥区、灵璧县、泗县)

吉安市(吉水县、青原区、遂川县、峡江县、永丰县、吉安县、永新县、泰和县、吉州区、新干县、万安县、井冈山市、安福县)

鸡西市(麻山区、梨树区、鸡东县、城子河区、滴道区、虎林市、鸡冠区、密山市、恒山区)

拉萨市(当雄县、尼木县、城关区、达孜区、曲水县、林周县、墨竹工卡县、堆龙德庆区)

滨州市(沾化区、无棣县、博兴县、邹平市、阳信县、滨城区、惠民县)

　　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。