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哈尔滨市(延寿县、宾县、双城区、木兰县、香坊区、方正县、道里区、阿城区、通河县、道外区、依兰县、平房区、松北区、尚志市、南岗区、五常市、呼兰区、巴彦县)

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

张掖市(高台县、山丹县、临泽县、甘州区、民乐县、肃南裕固族自治县)

武汉市(洪山区、青山区、武昌区、江汉区、黄陂区、蔡甸区、硚口区、东西湖区、江岸区、汉南区、新洲区、汉阳区、江夏区)  南昌市(红谷滩区、青山湖区、青云谱区、西湖区、安义县、东湖区、新建区、南昌县、进贤县)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县)

凉山彝族自治州(雷波县、宁南县、会理市、昭觉县、盐源县、美姑县、甘洛县、德昌县、金阳县、普格县、木里藏族自治县、冕宁县、会东县、越西县、布拖县、喜德县、西昌市)

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

台州市(三门县、天台县、黄岩区、仙居县、路桥区、玉环市、椒江区、临海市、温岭市)  攀枝花市(仁和区、盐边县、东区、西区、米易县)

林芝市(工布江达县、巴宜区、朗县、波密县、米林市、察隅县、墨脱县)

蚌埠市(蚌山区、淮上区、禹会区、怀远县、五河县、龙子湖区、固镇县)

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

白山市(靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、抚松县)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、都兰县、格尔木市、乌兰县、茫崖市、天峻县)

枣庄市(薛城区、滕州市、市中区、峄城区、台儿庄区、山亭区)

拉萨市(当雄县、尼木县、墨竹工卡县、达孜区、堆龙德庆区、曲水县、林周县、城关区)

贵港市(港南区、平南县、港北区、桂平市、覃塘区)

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

萍乡市(莲花县、芦溪县、安源区、湘东区、上栗县)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县、阿尔山市、扎赉特旗)

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

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

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

三门峡市(湖滨区、义马市、渑池县、灵宝市、陕州区、卢氏县)

六安市(舒城县、叶集区、霍邱县、裕安区、霍山县、金安区、金寨县)

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

广州市(从化区、海珠区、南沙区、番禺区、增城区、花都区、黄埔区、越秀区、白云区、荔湾区、天河区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)

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临沂市(郯城县、沂南县、蒙阴县、莒南县、平邑县、罗庄区、费县、沂水县、兰山区、河东区、兰陵县、临沭县)

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

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

内江市(威远县、东兴区、隆昌市、市中区、资中县)  三沙市(南沙区、西沙区)

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

厦门市(同安区、集美区、湖里区、思明区、海沧区、翔安区)

黄石市(大冶市、黄石港区、铁山区、西塞山区、阳新县、下陆区)银川市(西夏区、灵武市、金凤区、兴庆区、贺兰县、永宁县)

广元市(青川县、昭化区、朝天区、利州区、苍溪县、剑阁县、旺苍县)  抚顺市(新宾满族自治县、望花区、清原满族自治县、新抚区、顺城区、东洲区、抚顺县)

许昌市(襄城县、魏都区、建安区、鄢陵县、长葛市、禹州市)

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

大理白族自治州(弥渡县、巍山彝族回族自治县、宾川县、鹤庆县、祥云县、洱源县、剑川县、南涧彝族自治县、永平县、大理市、云龙县、漾濞彝族自治县)盐城市(建湖县、盐都区、东台市、滨海县、射阳县、大丰区、亭湖区、响水县、阜宁县)

晋中市(祁县、寿阳县、平遥县、太谷区、灵石县、介休市、榆次区、榆社县、左权县、和顺县、昔阳县)

肇庆市(端州区、四会市、怀集县、德庆县、广宁县、鼎湖区、封开县、高要区)

湘潭市(韶山市、湘乡市、岳塘区、雨湖区、湘潭县)

眉山市(仁寿县、丹棱县、青神县、东坡区、洪雅县、彭山区)

东莞市

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

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

成都市(金牛区、龙泉驿区、崇州市、简阳市、温江区、青白江区、新都区、彭州市、蒲江县、金堂县、都江堰市、成华区、大邑县、邛崃市、双流区、青羊区、郫都区、武侯区、新津区、锦江区)

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、易门县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、通海县、华宁县、江川区、红塔区)

安庆市(怀宁县、宿松县、大观区、迎江区、潜山市、宜秀区、岳西县、太湖县、桐城市、望江县)

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

绵阳市(梓潼县、游仙区、平武县、三台县、北川羌族自治县、盐亭县、安州区、江油市、涪城区)

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双鸭山市(宝清县、友谊县、宝山区、岭东区、集贤县、尖山区、饶河县、四方台区)

　　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。