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临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏县、临夏市、和政县、广河县、永靖县、康乐县)

玉林市(北流市、博白县、福绵区、容县、兴业县、玉州区、陆川县)

北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)

六安市(叶集区、金寨县、裕安区、霍山县、霍邱县、金安区、舒城县)  漳州市(南靖县、诏安县、东山县、平和县、龙海区、漳浦县、云霄县、芗城区、龙文区、长泰区、华安县)

张掖市(临泽县、肃南裕固族自治县、甘州区、高台县、民乐县、山丹县)

九江市(彭泽县、瑞昌市、庐山市、浔阳区、濂溪区、共青城市、都昌县、永修县、柴桑区、德安县、湖口县、武宁县、修水县)

常州市(武进区、天宁区、钟楼区、新北区、金坛区、溧阳市)

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)  无锡市(梁溪区、新吴区、江阴市、惠山区、宜兴市、滨湖区、锡山区)

运城市(芮城县、绛县、垣曲县、新绛县、盐湖区、平陆县、夏县、永济市、闻喜县、稷山县、万荣县、河津市、临猗县)

广西壮族自治区

澳门特别行政区

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

抚顺市(新宾满族自治县、清原满族自治县、顺城区、新抚区、望花区、东洲区、抚顺县)

广安市(岳池县、广安区、前锋区、邻水县、华蓥市、武胜县)

文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、富宁县、马关县、砚山县、西畴县、文山市、丘北县、广南县)

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

遂宁市(船山区、射洪市、大英县、蓬溪县、安居区)

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

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

庆阳市(正宁县、镇原县、宁县、环县、西峰区、庆城县、华池县、合水县)

甘南藏族自治州(碌曲县、迭部县、夏河县、舟曲县、卓尼县、玛曲县、临潭县、合作市)

崇左市(宁明县、天等县、凭祥市、大新县、扶绥县、龙州县、江州区)

丹东市(元宝区、振安区、东港市、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县)

兰州市(城关区、红古区、安宁区、西固区、榆中县、永登县、皋兰县、七里河区)

阿里地区(措勤县、普兰县、改则县、日土县、札达县、革吉县、噶尔县)

内江市(市中区、威远县、隆昌市、东兴区、资中县)

中山市

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泸州市(叙永县、江阳区、合江县、纳溪区、泸县、古蔺县、龙马潭区)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、茫崖市、乌兰县、格尔木市、德令哈市)

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

南通市(如东县、海安市、崇川区、通州区、如皋市、海门区、启东市)  达州市(宣汉县、渠县、通川区、万源市、达川区、开江县、大竹县)

白城市(镇赉县、大安市、通榆县、洮南市、洮北区)

银川市(金凤区、永宁县、灵武市、西夏区、贺兰县、兴庆区)

吉安市(永新县、永丰县、吉安县、安福县、井冈山市、遂川县、新干县、峡江县、青原区、吉州区、万安县、吉水县、泰和县)保山市(隆阳区、施甸县、昌宁县、腾冲市、龙陵县)

南京市(江宁区、高淳区、六合区、雨花台区、浦口区、建邺区、秦淮区、溧水区、玄武区、鼓楼区、栖霞区)  泰州市(高港区、靖江市、兴化市、姜堰区、海陵区、泰兴市)

汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)

阜阳市(阜南县、颍东区、界首市、太和县、颍州区、颍上县、临泉县、颍泉区)

辽阳市(弓长岭区、灯塔市、白塔区、辽阳县、太子河区、文圣区、宏伟区)西宁市(城中区、城东区、城西区、大通回族土族自治县、城北区、湟源县、湟中区)

清远市(清新区、佛冈县、连南瑶族自治县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、清城区、英德市、连州市)

白山市(浑江区、抚松县、靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、江源区)

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

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

肇庆市(四会市、鼎湖区、封开县、广宁县、高要区、怀集县、端州区、德庆县)

襄阳市(襄城区、保康县、谷城县、南漳县、襄州区、枣阳市、樊城区、宜城市、老河口市)

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

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

滨州市(阳信县、邹平市、惠民县、沾化区、无棣县、滨城区、博兴县)

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

雅安市(天全县、雨城区、宝兴县、石棉县、芦山县、荥经县、汉源县、名山区)

那曲市(色尼区、比如县、班戈县、尼玛县、双湖县、索县、巴青县、嘉黎县、聂荣县、申扎县、安多县)

阳泉市(平定县、城区、矿区、郊区、盂县)

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

白银市(会宁县、平川区、景泰县、靖远县、白银区)

铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

　　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。