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益阳市(资阳区、沅江市、桃江县、赫山区、安化县、南县)

鹤壁市(浚县、鹤山区、淇滨区、山城区、淇县)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

岳阳市(平江县、湘阴县、云溪区、汨罗市、岳阳楼区、华容县、临湘市、君山区、岳阳县)  自贡市(贡井区、大安区、荣县、自流井区、富顺县、沿滩区)

湘潭市(湘乡市、韶山市、雨湖区、岳塘区、湘潭县)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)

景德镇市(昌江区、珠山区、浮梁县、乐平市)

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、岑巩县、凯里市、榕江县、从江县、镇远县、麻江县、雷山县、施秉县、丹寨县、锦屏县、剑河县、台江县、黄平县、黎平县、三穗县)  邯郸市(丛台区、馆陶县、广平县、鸡泽县、魏县、磁县、永年区、武安市、肥乡区、成安县、临漳县、邱县、邯山区、曲周县、峰峰矿区、大名县、复兴区、涉县)

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

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

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

鸡西市(滴道区、鸡东县、恒山区、麻山区、梨树区、虎林市、密山市、城子河区、鸡冠区)

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

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

丽江市(华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区)

保山市(龙陵县、腾冲市、隆阳区、施甸县、昌宁县)

济源市

葫芦岛市(建昌县、兴城市、龙港区、绥中县、南票区、连山区)

宿州市(泗县、砀山县、灵璧县、萧县、埇桥区)

扬州市(高邮市、邗江区、仪征市、广陵区、宝应县、江都区)

济宁市(邹城市、鱼台县、微山县、梁山县、嘉祥县、泗水县、兖州区、任城区、汶上县、曲阜市、金乡县)

青岛市(莱西市、胶州市、李沧区、即墨区、城阳区、市北区、平度市、黄岛区、市南区、崂山区)

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

铁岭市(昌图县、调兵山市、西丰县、铁岭县、银州区、清河区、开原市)

克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)

攀枝花市(盐边县、米易县、仁和区、西区、东区)

无锡市(宜兴市、新吴区、江阴市、滨湖区、锡山区、梁溪区、惠山区)

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

淮安市(清江浦区、淮阴区、洪泽区、盱眙县、淮安区、金湖县、涟水县)

蚌埠市(五河县、蚌山区、淮上区、怀远县、固镇县、禹会区、龙子湖区)

三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)  宜昌市(五峰土家族自治县、西陵区、当阳市、宜都市、夷陵区、点军区、伍家岗区、兴山县、枝江市、长阳土家族自治县、猇亭区、秭归县、远安县)

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

铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)

呼和浩特市(清水河县、回民区、托克托县、土默特左旗、和林格尔县、新城区、武川县、赛罕区、玉泉区)德阳市(中江县、什邡市、绵竹市、广汉市、罗江区、旌阳区)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、德令哈市、茫崖市、乌兰县、都兰县、格尔木市)  乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

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

广安市(前锋区、岳池县、广安区、邻水县、华蓥市、武胜县)

厦门市(集美区、海沧区、翔安区、湖里区、同安区、思明区)绥化市(北林区、安达市、望奎县、肇东市、海伦市、兰西县、明水县、绥棱县、庆安县、青冈县)

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

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

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

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铜仁市(印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、石阡县、碧江区、思南县、万山区、德江县、玉屏侗族自治县)

山南市(洛扎县、扎囊县、隆子县、浪卡子县、琼结县、桑日县、错那市、曲松县、措美县、贡嘎县、乃东区、加查县)

黄石市(西塞山区、下陆区、阳新县、铁山区、黄石港区、大冶市)

银川市(贺兰县、西夏区、兴庆区、灵武市、永宁县、金凤区)

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

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

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

枣庄市(山亭区、薛城区、滕州市、台儿庄区、峄城区、市中区)

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

东营市(垦利区、东营区、利津县、广饶县、河口区)

儋州市

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

　　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。