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嘉峪关市
湘西土家族苗族自治州(泸溪县、龙山县、吉首市、保靖县、古丈县、花垣县、永顺县、凤凰县)
普洱市(墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县)
延安市(黄陵县、洛川县、宝塔区、延川县、富县、吴起县、宜川县、延长县、志丹县、安塞区、黄龙县、甘泉县、子长市)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、敦煌市、瓜州县、玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)
海口市(秀英区、龙华区、美兰区、琼山区)
桂林市(恭城瑶族自治县、平乐县、兴安县、资源县、龙胜各族自治县、灌阳县、七星区、叠彩区、全州县、荔浦市、临桂区、永福县、雁山区、阳朔县、象山区、灵川县、秀峰区)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
芜湖市(鸠江区、镜湖区、南陵县、弋江区、繁昌区、湾沚区、无为市)
十堰市(丹江口市、郧西县、房县、张湾区、竹山县、茅箭区、郧阳区、竹溪县)
攀枝花市(西区、米易县、盐边县、仁和区、东区)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
伊春市(大箐山县、铁力市、乌翠区、伊美区、汤旺县、丰林县、友好区、南岔县、嘉荫县、金林区)
杭州市(桐庐县、钱塘区、滨江区、上城区、萧山区、西湖区、拱墅区、建德市、余杭区、临平区、富阳区、临安区、淳安县)
通辽市(奈曼旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市、开鲁县、库伦旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗)
襄阳市(樊城区、宜城市、南漳县、保康县、枣阳市、襄州区、谷城县、老河口市、襄城区)
巴中市(恩阳区、平昌县、巴州区、南江县、通江县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
亳州市(谯城区、涡阳县、利辛县、蒙城县)
凉山彝族自治州(布拖县、美姑县、会东县、会理市、木里藏族自治县、雷波县、喜德县、冕宁县、普格县、宁南县、德昌县、昭觉县、盐源县、西昌市、甘洛县、越西县、金阳县)
唐山市(玉田县、乐亭县、曹妃甸区、迁安市、迁西县、遵化市、滦州市、路北区、古冶区、路南区、丰润区、滦南县、丰南区、开平区)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
鄂尔多斯市(准格尔旗、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、东胜区、康巴什区、乌审旗、鄂托克旗、鄂托克前旗)
承德市(兴隆县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、双滦区、承德县、丰宁满族自治县、隆化县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、滦平县、双桥区)
兰州市(皋兰县、榆中县、红古区、七里河区、西固区、永登县、安宁区、城关区)
新乡市(新乡县、封丘县、延津县、辉县市、获嘉县、卫滨区、凤泉区、长垣市、卫辉市、原阳县、红旗区、牧野区)
吴忠市(红寺堡区、盐池县、利通区、青铜峡市、同心县)
宁德市(寿宁县、蕉城区、柘荣县、周宁县、屏南县、福鼎市、福安市、霞浦县、古田县)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、玉树市、囊谦县、治多县、称多县)
韶关市(曲江区、新丰县、浈江区、乳源瑶族自治县、始兴县、乐昌市、仁化县、武江区、翁源县、南雄市)
贺州市(平桂区、钟山县、昭平县、富川瑶族自治县、八步区)
黔南布依族苗族自治州(都匀市、独山县、贵定县、瓮安县、福泉市、平塘县、惠水县、荔波县、龙里县、长顺县、三都水族自治县、罗甸县)
澳门特别行政区
红河哈尼族彝族自治州(建水县、泸西县、弥勒市、石屏县、蒙自市、屏边苗族自治县、元阳县、开远市、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、个旧市、河口瑶族自治县)
临沂市(沂南县、兰山区、蒙阴县、罗庄区、河东区、费县、兰陵县、郯城县、莒南县、平邑县、沂水县、临沭县)
宁夏回族自治区
曲靖市(麒麟区、马龙区、师宗县、沾益区、富源县、宣威市、会泽县、罗平县、陆良县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、吉木乃县、哈巴河县、青河县、福海县)
马鞍山市(和县、花山区、含山县、当涂县、雨山区、博望区)
汕头市(濠江区、金平区、龙湖区、南澳县、潮阳区、澄海区、潮南区)
南宁市(横州市、兴宁区、武鸣区、马山县、青秀区、宾阳县、上林县、西乡塘区、良庆区、江南区、邕宁区、隆安县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)
龙岩市(连城县、长汀县、漳平市、上杭县、武平县、新罗区、永定区)
阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)
西藏自治区
莆田市(仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区、涵江区)
衡阳市(蒸湘区、南岳区、衡山县、常宁市、衡南县、雁峰区、石鼓区、耒阳市、衡东县、珠晖区、祁东县、衡阳县)
台州市(仙居县、玉环市、三门县、天台县、温岭市、黄岩区、椒江区、临海市、路桥区)
深圳市(坪山区、光明区、龙华区、盐田区、宝安区、罗湖区、龙岗区、福田区、南山区)
广元市(旺苍县、朝天区、昭化区、利州区、苍溪县、青川县、剑阁县)
防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)
德阳市(旌阳区、广汉市、什邡市、罗江区、绵竹市、中江县)
周口市(沈丘县、鹿邑县、商水县、项城市、太康县、川汇区、淮阳区、西华县、扶沟县、郸城县)
岳阳市(华容县、岳阳楼区、临湘市、湘阴县、岳阳县、平江县、云溪区、君山区、汨罗市)
营口市(大石桥市、站前区、鲅鱼圈区、盖州市、西市区、老边区)
淮南市(八公山区、寿县、田家庵区、谢家集区、大通区、潘集区、凤台县)
百色市(隆林各族自治县、田阳区、德保县、乐业县、那坡县、田林县、右江区、田东县、西林县、靖西市、凌云县、平果市)
永州市(蓝山县、零陵区、冷水滩区、江永县、宁远县、祁阳市、东安县、双牌县、道县、江华瑶族自治县、新田县)
郑州市(新郑市、二七区、管城回族区、巩义市、惠济区、中牟县、金水区、荥阳市、新密市、登封市、上街区、中原区)
重庆市(巫山县、城口县、开州区、涪陵区、江北区、荣昌区、酉阳土家族苗族自治县、北碚区、綦江区、黔江区、秀山土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、璧山区、潼南区、巫溪县、南岸区、长寿区、渝中区、垫江县、巴南区、大渡口区、奉节县、梁平区、永川区、铜梁区、大足区、忠县、万州区、九龙坡区、武隆区、彭水苗族土家族自治县、合川区、云阳县、沙坪坝区、渝北区、江津区、丰都县、南川区)
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吉林市(丰满区、永吉县、舒兰市、船营区、龙潭区、昌邑区、蛟河市、桦甸市、磐石市)
丹东市(东港市、振兴区、元宝区、振安区、凤城市、宽甸满族自治县)
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黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)
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湖州市(安吉县、德清县、长兴县、南浔区、吴兴区)
南充市(蓬安县、西充县、顺庆区、嘉陵区、阆中市、仪陇县、南部县、营山县、高坪区)
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昌吉回族自治州(阜康市、昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县)
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文山壮族苗族自治州(砚山县、富宁县、广南县、马关县、麻栗坡县、文山市、西畴县、丘北县)
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忻州市(保德县、五台县、神池县、宁武县、岢岚县、繁峙县、代县、静乐县、偏关县、河曲县、忻府区、定襄县、五寨县、原平市)
无锡市(滨湖区、惠山区、新吴区、宜兴市、江阴市、锡山区、梁溪区)
赣州市(安远县、大余县、上犹县、南康区、赣县区、章贡区、宁都县、信丰县、全南县、兴国县、定南县、崇义县、会昌县、瑞金市、寻乌县、石城县、于都县、龙南市)
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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。
新闻结尾
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