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

曲靖市(沾益区、宣威市、罗平县、会泽县、陆良县、麒麟区、师宗县、富源县、马龙区)

大同市(天镇县、平城区、广灵县、云州区、灵丘县、云冈区、浑源县、新荣区、阳高县、左云县)

忻州市(五寨县、忻府区、五台县、宁武县、静乐县、原平市、保德县、繁峙县、偏关县、神池县、代县、河曲县、定襄县、岢岚县)  抚顺市(新宾满族自治县、望花区、清原满族自治县、东洲区、新抚区、抚顺县、顺城区)

玉树藏族自治州(玉树市、囊谦县、治多县、曲麻莱县、杂多县、称多县)

厦门市(海沧区、思明区、翔安区、同安区、集美区、湖里区)

邯郸市(馆陶县、磁县、复兴区、鸡泽县、涉县、广平县、峰峰矿区、武安市、曲周县、肥乡区、永年区、丛台区、成安县、邱县、大名县、邯山区、临漳县、魏县)新乡市(卫滨区、新乡县、获嘉县、牧野区、卫辉市、原阳县、延津县、长垣市、辉县市、红旗区、凤泉区、封丘县)

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)  广安市(广安区、邻水县、华蓥市、岳池县、前锋区、武胜县)

阜阳市(颍州区、临泉县、阜南县、界首市、太和县、颍东区、颍上县、颍泉区)

淮南市(寿县、凤台县、大通区、谢家集区、田家庵区、潘集区、八公山区)

张掖市(山丹县、甘州区、民乐县、肃南裕固族自治县、临泽县、高台县)

承德市(隆化县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、平泉市、双桥区、滦平县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、兴隆县、承德县、宽城满族自治县)

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

白山市(临江市、抚松县、江源区、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县)

池州市(石台县、贵池区、青阳县、东至县)

嘉兴市(海盐县、南湖区、嘉善县、秀洲区、桐乡市、平湖市、海宁市)

枣庄市(薛城区、台儿庄区、峄城区、滕州市、市中区、山亭区)

朔州市(平鲁区、朔城区、右玉县、山阴县、怀仁市、应县)

黑河市(五大连池市、爱辉区、嫩江市、逊克县、孙吴县、北安市)

香港特别行政区

塔城地区(乌苏市、裕民县、托里县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、沙湾市)

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

贵阳市(云岩区、观山湖区、花溪区、白云区、修文县、息烽县、乌当区、南明区、清镇市、开阳县)

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

黄山市(休宁县、屯溪区、徽州区、祁门县、黟县、歙县、黄山区)

固原市(彭阳县、原州区、西吉县、泾源县、隆德县)

乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、集宁区、四子王旗、察哈尔右翼前旗、凉城县、兴和县、卓资县、化德县、商都县)

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

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

株洲市(天元区、炎陵县、石峰区、攸县、茶陵县、醴陵市、芦淞区、荷塘区、渌口区)

梧州市(蒙山县、龙圩区、岑溪市、长洲区、苍梧县、万秀区、藤县)  宝鸡市(金台区、岐山县、太白县、凤县、陈仓区、渭滨区、扶风县、千阳县、眉县、麟游县、凤翔区、陇县)

云浮市(新兴县、云安区、郁南县、罗定市、云城区)

阿勒泰地区(福海县、青河县、富蕴县、阿勒泰市、哈巴河县、布尔津县、吉木乃县)

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

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)  惠州市(惠东县、博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区)

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

鞍山市(铁东区、千山区、岫岩满族自治县、台安县、立山区、海城市、铁西区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)遵义市(桐梓县、余庆县、凤冈县、赤水市、道真仡佬族苗族自治县、正安县、播州区、习水县、红花岗区、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、绥阳县、仁怀市、湄潭县)

吴忠市(利通区、盐池县、青铜峡市、红寺堡区、同心县)

泉州市(德化县、晋江市、安溪县、泉港区、惠安县、石狮市、永春县、丰泽区、洛江区、南安市、鲤城区、金门县)

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

阳泉市(平定县、盂县、郊区、矿区、城区)

龙岩市(长汀县、武平县、连城县、上杭县、新罗区、永定区、漳平市)

楚雄彝族自治州(武定县、牟定县、永仁县、禄丰市、元谋县、双柏县、南华县、姚安县、楚雄市、大姚县)

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

辽阳市(灯塔市、白塔区、辽阳县、太子河区、文圣区、宏伟区、弓长岭区)

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

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)

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

南昌市(安义县、青云谱区、南昌县、青山湖区、新建区、红谷滩区、西湖区、东湖区、进贤县)

汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)

攀枝花市(盐边县、米易县、仁和区、东区、西区)

永州市(双牌县、宁远县、祁阳市、蓝山县、冷水滩区、新田县、东安县、江华瑶族自治县、江永县、道县、零陵区)

　　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。