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信阳市(息县、光山县、淮滨县、新县、浉河区、潢川县、平桥区、固始县、罗山县、商城县)

武汉市(汉阳区、东西湖区、江夏区、江汉区、汉南区、青山区、武昌区、新洲区、硚口区、黄陂区、江岸区、洪山区、蔡甸区)

邯郸市(魏县、涉县、馆陶县、复兴区、邯山区、成安县、磁县、大名县、永年区、曲周县、峰峰矿区、临漳县、武安市、广平县、肥乡区、邱县、鸡泽县、丛台区)

河源市(连平县、东源县、紫金县、龙川县、和平县、源城区)  赤峰市(敖汉旗、巴林左旗、翁牛特旗、林西县、元宝山区、巴林右旗、红山区、宁城县、克什克腾旗、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、松山区)

庆阳市(正宁县、西峰区、华池县、环县、庆城县、合水县、宁县、镇原县)

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

和田地区(于田县、洛浦县、墨玉县、民丰县、和田县、策勒县、和田市、皮山县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)  资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)

昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、呼图壁县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、奇台县)

贺州市(平桂区、昭平县、富川瑶族自治县、钟山县、八步区)

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

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

东营市(河口区、东营区、垦利区、利津县、广饶县)

海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)

蚌埠市(五河县、淮上区、怀远县、固镇县、禹会区、龙子湖区、蚌山区)

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

巴中市(通江县、平昌县、恩阳区、南江县、巴州区)

池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、普定县、西秀区)

辽源市(西安区、龙山区、东辽县、东丰县)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、泸西县、绿春县、弥勒市、屏边苗族自治县、开远市、个旧市、河口瑶族自治县、建水县、蒙自市、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县)

崇左市(大新县、扶绥县、宁明县、江州区、龙州县、凭祥市、天等县)

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

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

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

贵港市(港北区、桂平市、平南县、覃塘区、港南区)

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百色市(平果市、田阳区、右江区、靖西市、凌云县、隆林各族自治县、乐业县、德保县、田东县、田林县、那坡县、西林县)

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

呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、阿荣旗、新巴尔虎左旗、牙克石市、根河市、海拉尔区、额尔古纳市、扎兰屯市、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、新巴尔虎右旗、满洲里市)

阿里地区(革吉县、札达县、改则县、日土县、措勤县、噶尔县、普兰县)  铁岭市(昌图县、银州区、西丰县、调兵山市、清河区、铁岭县、开原市)

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

南通市(启东市、如皋市、崇川区、海安市、海门区、通州区、如东县)

阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、九寨沟县、壤塘县、小金县、茂县、若尔盖县、理县、金川县、黑水县、红原县、松潘县、汶川县、阿坝县)四平市(梨树县、伊通满族自治县、铁西区、铁东区、双辽市)

大庆市(让胡路区、肇州县、大同区、林甸县、红岗区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、龙凤区)  廊坊市(三河市、香河县、安次区、永清县、固安县、大城县、大厂回族自治县、霸州市、广阳区、文安县)

大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、永平县、漾濞彝族自治县、大理市、剑川县、祥云县、鹤庆县、宾川县、南涧彝族自治县、弥渡县、云龙县、洱源县)

汕头市(潮阳区、南澳县、濠江区、龙湖区、金平区、澄海区、潮南区)

玉林市(陆川县、容县、博白县、福绵区、玉州区、北流市、兴业县)孝感市(孝南区、云梦县、安陆市、汉川市、孝昌县、大悟县、应城市)

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

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

沧州市(泊头市、沧县、青县、盐山县、献县、吴桥县、东光县、肃宁县、海兴县、河间市、任丘市、黄骅市、新华区、运河区、南皮县、孟村回族自治县)

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

扬州市(高邮市、邗江区、广陵区、宝应县、仪征市、江都区)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)

湘潭市(韶山市、湘乡市、湘潭县、雨湖区、岳塘区)

鞍山市(千山区、立山区、台安县、岫岩满族自治县、铁东区、海城市、铁西区)

济南市(钢城区、历下区、历城区、市中区、槐荫区、平阴县、天桥区、章丘区、商河县、济阳区、莱芜区、长清区)

滨州市(惠民县、沾化区、博兴县、邹平市、滨城区、无棣县、阳信县)

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

温州市(永嘉县、瓯海区、平阳县、苍南县、龙港市、鹿城区、泰顺县、瑞安市、乐清市、洞头区、龙湾区、文成县)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、磴口县、五原县、杭锦后旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗、临河区)

通辽市(开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、扎鲁特旗)

茂名市(茂南区、化州市、信宜市、高州市、电白区)

　　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。