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钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)

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

马鞍山市(含山县、雨山区、博望区、和县、当涂县、花山区)

南昌市(东湖区、青云谱区、青山湖区、进贤县、安义县、红谷滩区、新建区、西湖区、南昌县)  福州市(闽侯县、鼓楼区、福清市、仓山区、马尾区、罗源县、长乐区、晋安区、台江区、闽清县、平潭县、永泰县、连江县)

湛江市(雷州市、廉江市、吴川市、麻章区、遂溪县、霞山区、赤坎区、坡头区、徐闻县)

重庆市(永川区、酉阳土家族苗族自治县、梁平区、合川区、巫山县、开州区、武隆区、彭水苗族土家族自治县、綦江区、荣昌区、巴南区、铜梁区、江北区、北碚区、潼南区、巫溪县、渝中区、万州区、城口县、忠县、黔江区、渝北区、南岸区、奉节县、垫江县、云阳县、长寿区、石柱土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、南川区、大足区、丰都县、沙坪坝区、九龙坡区、大渡口区、江津区、涪陵区、璧山区)

宝鸡市(渭滨区、扶风县、太白县、眉县、麟游县、凤县、金台区、陈仓区、岐山县、陇县、千阳县、凤翔区)

吉林市(船营区、桦甸市、龙潭区、磐石市、丰满区、昌邑区、永吉县、舒兰市、蛟河市)  赤峰市(巴林左旗、克什克腾旗、林西县、元宝山区、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、宁城县、红山区、松山区、喀喇沁旗、巴林右旗)

崇左市(龙州县、宁明县、凭祥市、大新县、天等县、江州区、扶绥县)

潍坊市(寿光市、临朐县、安丘市、昌邑市、青州市、高密市、坊子区、昌乐县、潍城区、寒亭区、诸城市、奎文区)

榆林市(靖边县、神木市、清涧县、子洲县、榆阳区、定边县、米脂县、佳县、横山区、吴堡县、绥德县、府谷县)

保山市(隆阳区、昌宁县、施甸县、腾冲市、龙陵县)

西安市(周至县、长安区、临潼区、灞桥区、未央区、高陵区、新城区、莲湖区、阎良区、雁塔区、鄠邑区、蓝田县、碑林区)

宣城市(宁国市、宣州区、郎溪县、绩溪县、广德市、旌德县、泾县)

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

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

徐州市(睢宁县、云龙区、丰县、新沂市、鼓楼区、贾汪区、邳州市、泉山区、沛县、铜山区)

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

延安市(甘泉县、宝塔区、洛川县、延长县、子长市、富县、吴起县、黄陵县、安塞区、志丹县、黄龙县、宜川县、延川县)

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

白城市(洮南市、大安市、洮北区、镇赉县、通榆县)

武威市(民勤县、古浪县、天祝藏族自治县、凉州区)

镇江市(京口区、句容市、丹徒区、扬中市、丹阳市、润州区)

宜昌市(远安县、点军区、长阳土家族自治县、秭归县、兴山县、宜都市、猇亭区、五峰土家族自治县、夷陵区、枝江市、伍家岗区、当阳市、西陵区)

咸宁市(嘉鱼县、通山县、通城县、赤壁市、咸安区、崇阳县)

苏州市(姑苏区、相城区、常熟市、昆山市、吴江区、张家港市、虎丘区、吴中区、太仓市)

宁夏回族自治区

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

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

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

来宾市(忻城县、武宣县、象州县、合山市、兴宾区、金秀瑶族自治县)  广元市(剑阁县、昭化区、利州区、朝天区、旺苍县、青川县、苍溪县)

铜仁市(松桃苗族自治县、思南县、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、石阡县、万山区、沿河土家族自治县、碧江区、江口县、德江县)

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

乐山市(五通桥区、峨眉山市、马边彝族自治县、沙湾区、市中区、井研县、金口河区、峨边彝族自治县、沐川县、犍为县、夹江县)毕节市(大方县、赫章县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、织金县、黔西市、纳雍县)

襄阳市(枣阳市、老河口市、保康县、襄城区、樊城区、宜城市、南漳县、襄州区、谷城县)  伊春市(大箐山县、嘉荫县、铁力市、金林区、伊美区、汤旺县、丰林县、南岔县、友好区、乌翠区)

衢州市(龙游县、开化县、常山县、江山市、衢江区、柯城区)

中山市

昆明市(呈贡区、官渡区、宜良县、寻甸回族彝族自治县、富民县、安宁市、石林彝族自治县、东川区、晋宁区、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、西山区、五华区、嵩明县)南京市(玄武区、雨花台区、浦口区、建邺区、高淳区、鼓楼区、溧水区、江宁区、秦淮区、栖霞区、六合区)

十堰市(郧阳区、竹山县、房县、郧西县、茅箭区、丹江口市、张湾区、竹溪县)

宿迁市(宿豫区、沭阳县、宿城区、泗阳县、泗洪县)

烟台市(海阳市、莱山区、莱州市、芝罘区、牟平区、栖霞市、龙口市、招远市、莱阳市、福山区、蓬莱区)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

玉树藏族自治州(称多县、杂多县、囊谦县、治多县、玉树市、曲麻莱县)

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

喀什地区(岳普湖县、泽普县、喀什市、疏勒县、伽师县、莎车县、疏附县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、巴楚县、叶城县)

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

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

鄂尔多斯市(乌审旗、东胜区、鄂托克旗、杭锦旗、康巴什区、鄂托克前旗、准格尔旗、达拉特旗、伊金霍洛旗)

儋州市

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

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

漯河市(召陵区、源汇区、临颍县、舞阳县、郾城区)

阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)

秦皇岛市(山海关区、抚宁区、海港区、北戴河区、昌黎县、青龙满族自治县、卢龙县)

　　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。