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梅州市(梅江区、兴宁市、蕉岭县、大埔县、梅县区、五华县、丰顺县、平远县)

唐山市(开平区、遵化市、滦州市、迁西县、曹妃甸区、古冶区、路北区、迁安市、丰南区、路南区、乐亭县、丰润区、玉田县、滦南县)

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

鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)  徐州市(新沂市、睢宁县、贾汪区、云龙区、铜山区、沛县、邳州市、鼓楼区、泉山区、丰县)

玉林市(玉州区、博白县、陆川县、福绵区、北流市、兴业县、容县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

青岛市(胶州市、莱西市、黄岛区、市北区、平度市、即墨区、李沧区、市南区、崂山区、城阳区)铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)

三明市(大田县、永安市、泰宁县、三元区、明溪县、清流县、将乐县、宁化县、沙县区、建宁县、尤溪县)  宿迁市(宿豫区、泗洪县、泗阳县、宿城区、沭阳县)

澳门特别行政区

牡丹江市(林口县、东安区、爱民区、穆棱市、海林市、西安区、宁安市、阳明区、东宁市、绥芬河市)

兰州市(皋兰县、城关区、七里河区、西固区、榆中县、永登县、安宁区、红古区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

德州市(齐河县、夏津县、陵城区、宁津县、乐陵市、平原县、武城县、庆云县、临邑县、禹城市、德城区)

芜湖市(弋江区、湾沚区、繁昌区、镜湖区、无为市、鸠江区、南陵县)

马鞍山市(含山县、花山区、雨山区、和县、博望区、当涂县)

郴州市(宜章县、北湖区、临武县、苏仙区、嘉禾县、汝城县、桂东县、桂阳县、永兴县、安仁县、资兴市)

随州市(曾都区、广水市、随县)

宜昌市(长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、点军区、兴山县、伍家岗区、枝江市、当阳市、远安县、西陵区、夷陵区、秭归县、宜都市、猇亭区)

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

通化市(通化县、梅河口市、辉南县、柳河县、集安市、二道江区、东昌区)

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

抚州市(崇仁县、南丰县、金溪县、乐安县、南城县、广昌县、东乡区、宜黄县、资溪县、临川区、黎川县)

开封市(尉氏县、禹王台区、杞县、鼓楼区、顺河回族区、通许县、祥符区、兰考县、龙亭区)

广西壮族自治区

洛阳市(伊川县、栾川县、汝阳县、嵩县、西工区、洛宁县、偃师区、洛龙区、孟津区、瀍河回族区、宜阳县、老城区、新安县、涧西区)

西藏自治区

保山市(施甸县、隆阳区、龙陵县、腾冲市、昌宁县)

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南宁市(青秀区、横州市、武鸣区、西乡塘区、上林县、良庆区、宾阳县、邕宁区、隆安县、兴宁区、马山县、江南区)

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

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

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)  咸宁市(通山县、咸安区、崇阳县、赤壁市、通城县、嘉鱼县)

惠州市(龙门县、惠东县、惠阳区、惠城区、博罗县)

扬州市(宝应县、江都区、高邮市、广陵区、邗江区、仪征市)

泸州市(江阳区、合江县、古蔺县、纳溪区、龙马潭区、泸县、叙永县)渭南市(华州区、大荔县、临渭区、富平县、蒲城县、合阳县、澄城县、华阴市、白水县、潼关县、韩城市)

淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)  上海市(长宁区、浦东新区、青浦区、杨浦区、松江区、黄浦区、奉贤区、嘉定区、静安区、金山区、闵行区、虹口区、崇明区、普陀区、宝山区、徐汇区)

荆州市(监利市、石首市、洪湖市、江陵县、荆州区、松滋市、沙市区、公安县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

菏泽市(郓城县、曹县、成武县、巨野县、单县、定陶区、鄄城县、牡丹区、东明县)石家庄市(新乐市、裕华区、深泽县、灵寿县、辛集市、无极县、高邑县、元氏县、长安区、鹿泉区、正定县、平山县、行唐县、井陉县、桥西区、晋州市、井陉矿区、栾城区、藁城区、赞皇县、新华区、赵县)

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

萍乡市(上栗县、芦溪县、安源区、莲花县、湘东区)

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

张家口市(桥东区、张北县、怀安县、万全区、涿鹿县、沽源县、康保县、宣化区、蔚县、赤城县、尚义县、怀来县、桥西区、阳原县、崇礼区、下花园区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)

岳阳市(临湘市、汨罗市、岳阳楼区、云溪区、华容县、君山区、岳阳县、湘阴县、平江县)

巴中市(巴州区、恩阳区、通江县、平昌县、南江县)

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

十堰市(张湾区、竹溪县、郧阳区、郧西县、房县、竹山县、丹江口市、茅箭区)

白银市(会宁县、白银区、靖远县、平川区、景泰县)

崇左市(大新县、扶绥县、凭祥市、天等县、宁明县、龙州县、江州区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

江门市(新会区、蓬江区、鹤山市、恩平市、台山市、开平市、江海区)

龙岩市(上杭县、武平县、长汀县、漳平市、新罗区、永定区、连城县)

黄石市(下陆区、阳新县、铁山区、大冶市、西塞山区、黄石港区)

衡水市(故城县、饶阳县、枣强县、安平县、景县、深州市、阜城县、武邑县、武强县、冀州区、桃城区)

　　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。