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兰州市(安宁区、榆中县、永登县、西固区、皋兰县、城关区、红古区、七里河区)

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

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、盐池县、利通区、同心县)  蚌埠市(龙子湖区、固镇县、禹会区、蚌山区、淮上区、怀远县、五河县)

十堰市(郧阳区、房县、竹山县、张湾区、竹溪县、郧西县、丹江口市、茅箭区)

荆门市(东宝区、京山市、钟祥市、掇刀区、沙洋县)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

益阳市(沅江市、安化县、资阳区、南县、桃江县、赫山区)  怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)

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

新余市(分宜县、渝水区)

庆阳市(宁县、庆城县、西峰区、正宁县、环县、镇原县、华池县、合水县)

北海市(合浦县、铁山港区、银海区、海城区)

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

漯河市(舞阳县、郾城区、源汇区、召陵区、临颍县)

宜春市(高安市、樟树市、袁州区、丰城市、上高县、万载县、靖安县、铜鼓县、奉新县、宜丰县)

漳州市(芗城区、平和县、龙文区、云霄县、诏安县、长泰区、东山县、龙海区、南靖县、华安县、漳浦县)

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

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

芜湖市(繁昌区、弋江区、无为市、鸠江区、镜湖区、南陵县、湾沚区)

泸州市(龙马潭区、古蔺县、叙永县、江阳区、合江县、泸县、纳溪区)

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

黄山市(祁门县、徽州区、黟县、休宁县、歙县、黄山区、屯溪区)

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

绥化市(绥棱县、庆安县、青冈县、安达市、北林区、明水县、海伦市、肇东市、兰西县、望奎县)

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

恩施土家族苗族自治州(来凤县、建始县、咸丰县、利川市、宣恩县、巴东县、恩施市、鹤峰县)

香港特别行政区

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常州市(溧阳市、武进区、天宁区、金坛区、钟楼区、新北区)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

来宾市(合山市、金秀瑶族自治县、武宣县、忻城县、兴宾区、象州县)

固原市(隆德县、泾源县、原州区、彭阳县、西吉县)  贺州市(八步区、钟山县、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县)

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

新乡市(长垣市、牧野区、卫滨区、卫辉市、红旗区、延津县、原阳县、封丘县、凤泉区、获嘉县、新乡县、辉县市)

连云港市(东海县、赣榆区、灌云县、灌南县、连云区、海州区)昌吉回族自治州(玛纳斯县、昌吉市、阜康市、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、奇台县)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、龙山县、花垣县、泸溪县、吉首市、凤凰县、保靖县、永顺县)  咸宁市(崇阳县、咸安区、通城县、嘉鱼县、通山县、赤壁市)

惠州市(惠阳区、博罗县、惠城区、惠东县、龙门县)

忻州市(五寨县、五台县、繁峙县、宁武县、保德县、岢岚县、忻府区、河曲县、原平市、代县、偏关县、定襄县、神池县、静乐县)

汕尾市(海丰县、陆丰市、陆河县、城区)绵阳市(梓潼县、涪城区、游仙区、三台县、江油市、平武县、盐亭县、北川羌族自治县、安州区)

广安市(岳池县、武胜县、华蓥市、广安区、前锋区、邻水县)

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

丹东市(元宝区、宽甸满族自治县、振兴区、东港市、凤城市、振安区)

宿迁市(宿豫区、沭阳县、宿城区、泗洪县、泗阳县)

通化市(集安市、柳河县、辉南县、通化县、梅河口市、二道江区、东昌区)

阜阳市(阜南县、界首市、颍州区、颍上县、颍东区、临泉县、颍泉区、太和县)

张掖市(高台县、肃南裕固族自治县、山丹县、民乐县、甘州区、临泽县)

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

阜新市(清河门区、新邱区、彰武县、海州区、细河区、太平区、阜新蒙古族自治县)

盐城市(亭湖区、大丰区、射阳县、阜宁县、滨海县、东台市、建湖县、盐都区、响水县)

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

池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)

吉林市(永吉县、丰满区、桦甸市、船营区、蛟河市、舒兰市、磐石市、龙潭区、昌邑区)

阿里地区(噶尔县、措勤县、普兰县、改则县、日土县、札达县、革吉县)

宁波市(宁海县、鄞州区、北仑区、镇海区、慈溪市、奉化区、江北区、余姚市、海曙区、象山县)

许昌市(鄢陵县、襄城县、禹州市、长葛市、建安区、魏都区)

　　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。