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

北京市(通州区、石景山区、大兴区、西城区、延庆区、昌平区、朝阳区、门头沟区、顺义区、东城区、平谷区、密云区、海淀区、怀柔区、房山区、丰台区)

德阳市(广汉市、中江县、旌阳区、什邡市、绵竹市、罗江区)

拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、林周县、达孜区、当雄县、墨竹工卡县、曲水县、城关区)  淮南市(寿县、大通区、八公山区、谢家集区、潘集区、凤台县、田家庵区)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、云县、永德县、凤庆县、沧源佤族自治县)

海南藏族自治州(贵南县、兴海县、贵德县、同德县、共和县)

遂宁市(大英县、船山区、安居区、射洪市、蓬溪县)莆田市(秀屿区、城厢区、涵江区、仙游县、荔城区)

淮安市(淮阴区、涟水县、盱眙县、清江浦区、金湖县、洪泽区、淮安区)  乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、天柱县、三穗县、黄平县、镇远县、凯里市、从江县、岑巩县、施秉县、丹寨县、台江县、麻江县、黎平县、榕江县、雷山县、剑河县)

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

淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)

太原市(万柏林区、古交市、迎泽区、清徐县、晋源区、阳曲县、杏花岭区、娄烦县、小店区、尖草坪区)

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

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

淄博市(博山区、周村区、沂源县、高青县、淄川区、张店区、临淄区、桓台县)

合肥市(包河区、长丰县、肥西县、瑶海区、巢湖市、庐江县、蜀山区、庐阳区、肥东县)

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

漯河市(临颍县、郾城区、源汇区、召陵区、舞阳县)

娄底市(新化县、娄星区、冷水江市、双峰县、涟源市)

龙岩市(长汀县、上杭县、武平县、漳平市、连城县、永定区、新罗区)

肇庆市(高要区、封开县、端州区、广宁县、四会市、怀集县、鼎湖区、德庆县)

新疆维吾尔自治区

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

十堰市(郧西县、张湾区、丹江口市、茅箭区、房县、竹山县、竹溪县、郧阳区)

阜新市(阜新蒙古族自治县、彰武县、海州区、细河区、新邱区、清河门区、太平区)

乌鲁木齐市(沙依巴克区、乌鲁木齐县、达坂城区、天山区、新市区、水磨沟区、头屯河区、米东区)

湘西土家族苗族自治州(永顺县、保靖县、花垣县、泸溪县、吉首市、古丈县、龙山县、凤凰县)

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

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、普安县、望谟县、兴仁市、晴隆县、兴义市、册亨县、贞丰县)

晋城市(高平市、陵川县、沁水县、泽州县、阳城县、城区)

辽阳市(宏伟区、辽阳县、文圣区、太子河区、白塔区、弓长岭区、灯塔市)  安顺市(平坝区、西秀区、普定县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县)

四平市(铁西区、伊通满族自治县、双辽市、铁东区、梨树县)

黄石市(黄石港区、下陆区、西塞山区、大冶市、阳新县、铁山区)

伊春市(南岔县、友好区、金林区、铁力市、汤旺县、丰林县、大箐山县、乌翠区、伊美区、嘉荫县)怀化市(辰溪县、芷江侗族自治县、洪江市、麻阳苗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、中方县、新晃侗族自治县、鹤城区、会同县、沅陵县)

香港特别行政区  宁德市(古田县、柘荣县、霞浦县、屏南县、周宁县、福鼎市、福安市、寿宁县、蕉城区)

防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)

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

泰州市(泰兴市、靖江市、海陵区、姜堰区、兴化市、高港区)无锡市(惠山区、梁溪区、新吴区、锡山区、江阴市、宜兴市、滨湖区)

濮阳市(濮阳县、华龙区、台前县、清丰县、南乐县、范县)

固原市(彭阳县、泾源县、西吉县、原州区、隆德县)

保定市(清苑区、顺平县、雄县、望都县、定兴县、安国市、安新县、竞秀区、高碑店市、蠡县、涞水县、定州市、满城区、涿州市、唐县、曲阳县、阜平县、高阳县、涞源县、易县、莲池区、博野县、容城县、徐水区)

茂名市(化州市、高州市、茂南区、信宜市、电白区)

辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)

池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)

鄂尔多斯市(康巴什区、达拉特旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、乌审旗、鄂托克前旗、准格尔旗、东胜区、鄂托克旗)

绍兴市(上虞区、诸暨市、嵊州市、柯桥区、越城区、新昌县)

延安市(安塞区、吴起县、黄陵县、宜川县、延长县、洛川县、子长市、宝塔区、志丹县、黄龙县、富县、延川县、甘泉县)

西藏自治区

宜春市(奉新县、樟树市、丰城市、铜鼓县、万载县、袁州区、宜丰县、上高县、靖安县、高安市)

黔南布依族苗族自治州(长顺县、贵定县、都匀市、荔波县、瓮安县、罗甸县、龙里县、三都水族自治县、福泉市、平塘县、惠水县、独山县)

云浮市(郁南县、云安区、罗定市、云城区、新兴县)

阿克苏地区(阿瓦提县、新和县、柯坪县、温宿县、库车市、乌什县、拜城县、阿克苏市、沙雅县)

金昌市(永昌县、金川区)

昌吉回族自治州(昌吉市、木垒哈萨克自治县、奇台县、阜康市、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县)

　　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。