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张掖市(临泽县、民乐县、山丹县、肃南裕固族自治县、高台县、甘州区)

长沙市(岳麓区、开福区、天心区、长沙县、望城区、浏阳市、宁乡市、雨花区、芙蓉区)

银川市(灵武市、永宁县、金凤区、西夏区、贺兰县、兴庆区)

丽水市(缙云县、莲都区、景宁畲族自治县、龙泉市、青田县、庆元县、遂昌县、云和县、松阳县)  六盘水市(盘州市、水城区、六枝特区、钟山区)

阳泉市(盂县、平定县、矿区、城区、郊区)

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

焦作市(博爱县、中站区、山阳区、沁阳市、温县、解放区、修武县、武陟县、孟州市、马村区)

上海市(奉贤区、静安区、松江区、杨浦区、虹口区、青浦区、长宁区、黄浦区、徐汇区、金山区、宝山区、崇明区、闵行区、普陀区、浦东新区、嘉定区)  忻州市(偏关县、繁峙县、保德县、神池县、宁武县、代县、五寨县、静乐县、五台县、原平市、定襄县、忻府区、河曲县、岢岚县)

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

佛山市(南海区、顺德区、高明区、三水区、禅城区)

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

通化市(梅河口市、辉南县、东昌区、柳河县、集安市、二道江区、通化县)

牡丹江市(阳明区、东安区、西安区、穆棱市、东宁市、宁安市、绥芬河市、林口县、爱民区、海林市)

合肥市(庐阳区、蜀山区、长丰县、肥西县、庐江县、包河区、肥东县、瑶海区、巢湖市)

金昌市(金川区、永昌县)

来宾市(象州县、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县)

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、金川县、松潘县、红原县、汶川县、壤塘县、阿坝县、马尔康市、小金县、九寨沟县、若尔盖县、茂县、理县)

梧州市(长洲区、蒙山县、苍梧县、藤县、龙圩区、岑溪市、万秀区)

海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)

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

昆明市(五华区、寻甸回族彝族自治县、富民县、官渡区、东川区、安宁市、西山区、晋宁区、呈贡区、嵩明县、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、石林彝族自治县)

厦门市(海沧区、翔安区、思明区、同安区、湖里区、集美区)

黔南布依族苗族自治州(福泉市、平塘县、独山县、瓮安县、都匀市、贵定县、惠水县、荔波县、长顺县、三都水族自治县、罗甸县、龙里县)

鹤岗市(向阳区、南山区、工农区、绥滨县、萝北县、东山区、兴安区、兴山区)

呼和浩特市(土默特左旗、玉泉区、回民区、赛罕区、清水河县、武川县、新城区、和林格尔县、托克托县)

三沙市(南沙区、西沙区)

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

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

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

渭南市(白水县、大荔县、蒲城县、韩城市、华州区、临渭区、澄城县、华阴市、潼关县、合阳县、富平县)  扬州市(宝应县、广陵区、仪征市、高邮市、邗江区、江都区)

朔州市(平鲁区、右玉县、朔城区、山阴县、怀仁市、应县)

中山市

德阳市(什邡市、中江县、广汉市、旌阳区、罗江区、绵竹市)深圳市(盐田区、坪山区、宝安区、南山区、光明区、罗湖区、福田区、龙华区、龙岗区)

临沧市(镇康县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、凤庆县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、云县)  衡阳市(衡阳县、石鼓区、祁东县、雁峰区、常宁市、耒阳市、衡东县、珠晖区、南岳区、蒸湘区、衡南县、衡山县)

遂宁市(蓬溪县、大英县、射洪市、安居区、船山区)

绍兴市(上虞区、越城区、柯桥区、嵊州市、新昌县、诸暨市)

广州市(从化区、黄埔区、南沙区、番禺区、天河区、海珠区、白云区、花都区、增城区、荔湾区、越秀区)淄博市(博山区、淄川区、周村区、桓台县、张店区、临淄区、沂源县、高青县)

阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)

南充市(阆中市、西充县、蓬安县、仪陇县、南部县、顺庆区、高坪区、营山县、嘉陵区)

赤峰市(克什克腾旗、元宝山区、松山区、宁城县、红山区、巴林左旗、巴林右旗、林西县、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、喀喇沁旗、翁牛特旗)

茂名市(化州市、高州市、电白区、信宜市、茂南区)

聊城市(高唐县、东昌府区、阳谷县、莘县、茌平区、冠县、东阿县、临清市)

衡水市(安平县、故城县、景县、武强县、阜城县、武邑县、枣强县、饶阳县、冀州区、桃城区、深州市)

沈阳市(沈北新区、皇姑区、大东区、浑南区、辽中区、沈河区、苏家屯区、和平区、法库县、铁西区、于洪区、新民市、康平县)

南通市(启东市、海安市、海门区、通州区、崇川区、如东县、如皋市)

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

林芝市(工布江达县、巴宜区、察隅县、波密县、墨脱县、米林市、朗县)

杭州市(淳安县、滨江区、余杭区、桐庐县、萧山区、临平区、临安区、拱墅区、钱塘区、上城区、西湖区、富阳区、建德市)

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

儋州市

自贡市(富顺县、贡井区、沿滩区、荣县、大安区、自流井区)

枣庄市(台儿庄区、山亭区、市中区、滕州市、峄城区、薛城区)

贺州市(钟山县、昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、八步区)

　　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。