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六安市(裕安区、金安区、金寨县、舒城县、霍邱县、霍山县、叶集区)

许昌市(襄城县、禹州市、长葛市、鄢陵县、魏都区、建安区)

蚌埠市(淮上区、固镇县、怀远县、禹会区、五河县、龙子湖区、蚌山区)

吉林市(丰满区、磐石市、昌邑区、舒兰市、永吉县、蛟河市、桦甸市、船营区、龙潭区)  宣城市(郎溪县、绩溪县、旌德县、泾县、宣州区、广德市、宁国市)

肇庆市(四会市、德庆县、怀集县、高要区、封开县、广宁县、端州区、鼎湖区)

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

嘉峪关市鹤岗市(工农区、南山区、萝北县、向阳区、绥滨县、兴安区、东山区、兴山区)

乐山市(五通桥区、犍为县、沙湾区、马边彝族自治县、金口河区、市中区、峨眉山市、峨边彝族自治县、夹江县、井研县、沐川县)  咸阳市(兴平市、渭城区、武功县、永寿县、秦都区、礼泉县、淳化县、旬邑县、三原县、乾县、泾阳县、彬州市、长武县、杨陵区)

来宾市(象州县、兴宾区、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、合山市)

丽水市(遂昌县、庆元县、青田县、景宁畲族自治县、云和县、龙泉市、松阳县、莲都区、缙云县)

商洛市(山阳县、洛南县、丹凤县、商南县、柞水县、商州区、镇安县)

南阳市(南召县、宛城区、镇平县、淅川县、桐柏县、西峡县、卧龙区、唐河县、社旗县、新野县、内乡县、方城县、邓州市)

达州市(开江县、通川区、达川区、万源市、宣汉县、渠县、大竹县)

泰安市(泰山区、新泰市、肥城市、岱岳区、宁阳县、东平县)

黄石市(大冶市、黄石港区、西塞山区、下陆区、阳新县、铁山区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

常州市(新北区、武进区、钟楼区、天宁区、金坛区、溧阳市)

十堰市(张湾区、丹江口市、竹山县、茅箭区、郧阳区、竹溪县、郧西县、房县)

郑州市(巩义市、上街区、金水区、管城回族区、荥阳市、中牟县、惠济区、新密市、中原区、二七区、新郑市、登封市)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

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

梧州市(苍梧县、岑溪市、蒙山县、万秀区、长洲区、藤县、龙圩区)

三明市(永安市、沙县区、清流县、三元区、大田县、宁化县、泰宁县、将乐县、建宁县、尤溪县、明溪县)

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

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

大庆市(让胡路区、肇州县、肇源县、红岗区、龙凤区、林甸县、萨尔图区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县)

安阳市(安阳县、龙安区、殷都区、滑县、内黄县、汤阴县、北关区、文峰区、林州市)

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

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

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

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

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

白山市(长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市、浑江区、江源区、靖宇县)

平顶山市(宝丰县、卫东区、湛河区、汝州市、鲁山县、石龙区、叶县、新华区、郏县、舞钢市)九江市(德安县、庐山市、修水县、濂溪区、武宁县、都昌县、瑞昌市、浔阳区、柴桑区、永修县、彭泽县、共青城市、湖口县)

佛山市(禅城区、三水区、顺德区、高明区、南海区)  周口市(淮阳区、商水县、川汇区、扶沟县、沈丘县、郸城县、项城市、太康县、鹿邑县、西华县)

丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县)

衢州市(江山市、衢江区、龙游县、常山县、柯城区、开化县)

乌兰察布市(卓资县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、察哈尔右翼中旗、丰镇市、察哈尔右翼后旗、兴和县、化德县、凉城县、集宁区、商都县)眉山市(洪雅县、丹棱县、东坡区、彭山区、仁寿县、青神县)

宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、萧县、砀山县)

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

湘潭市(雨湖区、岳塘区、湘潭县、韶山市、湘乡市)

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

连云港市(灌南县、灌云县、赣榆区、海州区、东海县、连云区)

临汾市(翼城县、大宁县、襄汾县、浮山县、汾西县、永和县、乡宁县、洪洞县、霍州市、古县、安泽县、蒲县、吉县、尧都区、侯马市、曲沃县、隰县)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

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

汉中市(洋县、城固县、佛坪县、宁强县、汉台区、西乡县、南郑区、镇巴县、勉县、略阳县、留坝县)

扬州市(邗江区、宝应县、仪征市、江都区、广陵区、高邮市)

内蒙古自治区

南平市(光泽县、政和县、浦城县、建瓯市、顺昌县、延平区、邵武市、武夷山市、松溪县、建阳区)

庆阳市(环县、华池县、合水县、正宁县、宁县、庆城县、西峰区、镇原县)

广西壮族自治区

福州市(连江县、长乐区、闽清县、福清市、仓山区、平潭县、永泰县、鼓楼区、马尾区、闽侯县、晋安区、罗源县、台江区)

北京市(西城区、门头沟区、怀柔区、大兴区、石景山区、通州区、丰台区、东城区、朝阳区、海淀区、房山区、延庆区、平谷区、密云区、昌平区、顺义区)

　　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。