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阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

泸州市(泸县、叙永县、纳溪区、龙马潭区、古蔺县、江阳区、合江县)

丽水市(莲都区、松阳县、云和县、庆元县、遂昌县、青田县、缙云县、景宁畲族自治县、龙泉市)

攀枝花市(东区、盐边县、西区、仁和区、米易县)  萍乡市(湘东区、莲花县、安源区、芦溪县、上栗县)

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

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

泰州市(泰兴市、兴化市、海陵区、高港区、靖江市、姜堰区)新疆维吾尔自治区

百色市(田东县、平果市、靖西市、那坡县、田林县、右江区、田阳区、乐业县、西林县、德保县、隆林各族自治县、凌云县)  柳州市(柳南区、柳江区、柳北区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鹿寨县、融安县、鱼峰区、柳城县)

滁州市(来安县、明光市、全椒县、南谯区、凤阳县、天长市、琅琊区、定远县)

东莞市

深圳市(福田区、宝安区、南山区、盐田区、光明区、罗湖区、龙华区、龙岗区、坪山区)

张掖市(民乐县、山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、高台县、甘州区)

周口市(太康县、川汇区、西华县、淮阳区、扶沟县、鹿邑县、沈丘县、郸城县、商水县、项城市)

宁德市(福鼎市、霞浦县、蕉城区、古田县、屏南县、柘荣县、福安市、周宁县、寿宁县)

日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)

伊春市(丰林县、伊美区、金林区、南岔县、铁力市、友好区、汤旺县、乌翠区、大箐山县、嘉荫县)

锡林郭勒盟(正镶白旗、多伦县、锡林浩特市、二连浩特市、镶黄旗、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗)

金昌市(金川区、永昌县)

廊坊市(固安县、香河县、三河市、文安县、安次区、永清县、大城县、大厂回族自治县、广阳区、霸州市)

六安市(金安区、金寨县、叶集区、裕安区、霍山县、霍邱县、舒城县)

固原市(西吉县、彭阳县、泾源县、原州区、隆德县)

马鞍山市(和县、雨山区、含山县、当涂县、博望区、花山区)

本溪市(溪湖区、平山区、明山区、南芬区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、双塔区、凌源市、龙城区、北票市、建平县)

平顶山市(汝州市、宝丰县、舞钢市、鲁山县、叶县、石龙区、郏县、新华区、湛河区、卫东区)

衡阳市(衡东县、耒阳市、珠晖区、常宁市、衡南县、雁峰区、衡山县、石鼓区、南岳区、衡阳县、蒸湘区、祁东县)

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十堰市(张湾区、竹溪县、郧西县、茅箭区、丹江口市、房县、郧阳区、竹山县)

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

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

唐山市(路南区、丰润区、古冶区、遵化市、滦州市、乐亭县、玉田县、迁安市、开平区、曹妃甸区、滦南县、迁西县、路北区、丰南区)  桂林市(灵川县、阳朔县、灌阳县、雁山区、兴安县、七星区、平乐县、临桂区、龙胜各族自治县、秀峰区、全州县、象山区、恭城瑶族自治县、永福县、叠彩区、荔浦市、资源县)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

汕头市(龙湖区、澄海区、潮阳区、南澳县、潮南区、金平区、濠江区)

开封市(鼓楼区、禹王台区、杞县、兰考县、尉氏县、通许县、龙亭区、顺河回族区、祥符区)临夏回族自治州(和政县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、临夏县、临夏市、广河县、永靖县)

红河哈尼族彝族自治州(个旧市、弥勒市、石屏县、蒙自市、屏边苗族自治县、红河县、泸西县、绿春县、开远市、河口瑶族自治县、元阳县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县)  临沧市(凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、镇康县、永德县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、临翔区)

吉安市(遂川县、吉州区、永丰县、青原区、万安县、安福县、泰和县、峡江县、井冈山市、新干县、吉水县、吉安县、永新县)

咸阳市(泾阳县、长武县、淳化县、秦都区、礼泉县、旬邑县、渭城区、三原县、兴平市、杨陵区、武功县、彬州市、永寿县、乾县)

盐城市(阜宁县、亭湖区、射阳县、大丰区、建湖县、响水县、东台市、盐都区、滨海县)克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)

香港特别行政区

北海市(铁山港区、合浦县、海城区、银海区)

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

六盘水市(六枝特区、盘州市、水城区、钟山区)

石河子市(可克达拉市、阿拉尔市、白杨市、五家渠市、双河市、图木舒克市、新星市、胡杨河市、铁门关市、昆玉市、北屯市)

内江市(市中区、东兴区、威远县、隆昌市、资中县)

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

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

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

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

嘉兴市(南湖区、海盐县、桐乡市、嘉善县、海宁市、平湖市、秀洲区)

蚌埠市(怀远县、禹会区、淮上区、五河县、蚌山区、固镇县、龙子湖区)

三沙市(西沙区、南沙区)

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

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、长岭县、宁江区)

长治市(沁县、上党区、屯留区、平顺县、壶关县、武乡县、襄垣县、潞城区、长子县、潞州区、沁源县、黎城县)

　　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。