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宜宾市(珙县、筠连县、南溪区、兴文县、江安县、长宁县、翠屏区、叙州区、高县、屏山县)

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

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

大连市(旅顺口区、中山区、长海县、金州区、庄河市、沙河口区、甘井子区、西岗区、瓦房店市、普兰店区)  那曲市(安多县、聂荣县、索县、尼玛县、巴青县、双湖县、班戈县、嘉黎县、比如县、色尼区、申扎县)

常德市(津市市、武陵区、临澧县、汉寿县、安乡县、澧县、鼎城区、石门县、桃源县)

保定市(徐水区、莲池区、博野县、蠡县、望都县、高碑店市、竞秀区、安国市、曲阳县、涞源县、顺平县、高阳县、唐县、雄县、涞水县、涿州市、满城区、清苑区、容城县、易县、阜平县、安新县、定州市、定兴县)

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

辽阳市(辽阳县、白塔区、太子河区、文圣区、弓长岭区、灯塔市、宏伟区)  南宁市(上林县、横州市、西乡塘区、宾阳县、江南区、青秀区、马山县、良庆区、隆安县、兴宁区、武鸣区、邕宁区)

濮阳市(华龙区、南乐县、濮阳县、台前县、清丰县、范县)

娄底市(双峰县、冷水江市、娄星区、涟源市、新化县)

辽源市(西安区、东辽县、东丰县、龙山区)

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

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

邢台市(襄都区、巨鹿县、沙河市、新河县、内丘县、临城县、南和区、柏乡县、隆尧县、宁晋县、临西县、任泽区、南宫市、平乡县、广宗县、威县、信都区、清河县)

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

德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、盈江县、陇川县、梁河县)

鞍山市(铁东区、海城市、千山区、台安县、岫岩满族自治县、立山区、铁西区)

成都市(简阳市、青白江区、彭州市、青羊区、大邑县、双流区、蒲江县、邛崃市、新都区、金牛区、新津区、金堂县、温江区、崇州市、龙泉驿区、都江堰市、成华区、武侯区、郫都区、锦江区)

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

张家口市(尚义县、张北县、桥东区、阳原县、怀安县、康保县、万全区、怀来县、蔚县、赤城县、涿鹿县、沽源县、桥西区、下花园区、崇礼区、宣化区)

佛山市(三水区、南海区、高明区、顺德区、禅城区)

兰州市(永登县、榆中县、七里河区、城关区、红古区、安宁区、西固区、皋兰县)

开封市(鼓楼区、尉氏县、龙亭区、祥符区、杞县、兰考县、顺河回族区、通许县、禹王台区)

邵阳市(大祥区、新邵县、新宁县、双清区、绥宁县、隆回县、邵东市、北塔区、邵阳县、城步苗族自治县、洞口县、武冈市)

攀枝花市(西区、盐边县、米易县、东区、仁和区)

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

林芝市(巴宜区、米林市、墨脱县、朗县、工布江达县、察隅县、波密县)

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巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、库尔勒市、若羌县、焉耆回族自治县、尉犁县、和硕县、和静县、且末县、博湖县)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、扶余市、长岭县、乾安县)

泸州市(叙永县、合江县、古蔺县、纳溪区、江阳区、泸县、龙马潭区)

安庆市(迎江区、潜山市、怀宁县、岳西县、太湖县、宜秀区、望江县、大观区、宿松县、桐城市)  仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

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

东营市(垦利区、河口区、广饶县、利津县、东营区)

眉山市(洪雅县、青神县、丹棱县、东坡区、仁寿县、彭山区)焦作市(中站区、温县、博爱县、山阳区、马村区、沁阳市、孟州市、解放区、修武县、武陟县)

衢州市(江山市、衢江区、柯城区、开化县、常山县、龙游县)  阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

锡林郭勒盟(太仆寺旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、多伦县、苏尼特右旗、正蓝旗、苏尼特左旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、锡林浩特市)

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

马鞍山市(博望区、雨山区、含山县、和县、花山区、当涂县)绵阳市(三台县、游仙区、平武县、盐亭县、江油市、梓潼县、涪城区、北川羌族自治县、安州区)

河源市(龙川县、紫金县、东源县、源城区、连平县、和平县)

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

黄山市(黄山区、屯溪区、黟县、祁门县、休宁县、徽州区、歙县)

黄石市(阳新县、西塞山区、下陆区、黄石港区、铁山区、大冶市)

甘孜藏族自治州(石渠县、泸定县、德格县、白玉县、丹巴县、新龙县、理塘县、康定市、稻城县、雅江县、甘孜县、巴塘县、炉霍县、道孚县、得荣县、乡城县、色达县、九龙县)

吕梁市(交口县、中阳县、离石区、交城县、汾阳市、临县、岚县、文水县、兴县、石楼县、柳林县、方山县、孝义市)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县)

宁德市(福鼎市、霞浦县、屏南县、周宁县、古田县、蕉城区、柘荣县、福安市、寿宁县)

常州市(天宁区、新北区、武进区、金坛区、钟楼区、溧阳市)

舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)

日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)

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

太原市(迎泽区、尖草坪区、杏花岭区、古交市、小店区、清徐县、娄烦县、晋源区、万柏林区、阳曲县)

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

吴忠市(利通区、盐池县、青铜峡市、红寺堡区、同心县)

达州市(万源市、达川区、开江县、宣汉县、大竹县、渠县、通川区)

　　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。