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阳江市(阳西县、阳东区、阳春市、江城区)

广西壮族自治区

东营市(河口区、利津县、广饶县、东营区、垦利区)

湛江市(赤坎区、霞山区、吴川市、徐闻县、坡头区、麻章区、遂溪县、雷州市、廉江市)  梧州市(蒙山县、藤县、苍梧县、万秀区、岑溪市、龙圩区、长洲区)

齐齐哈尔市(昂昂溪区、讷河市、碾子山区、龙江县、甘南县、克东县、拜泉县、富裕县、铁锋区、克山县、龙沙区、建华区、梅里斯达斡尔族区、泰来县、依安县、富拉尔基区)

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

沈阳市(沈北新区、沈河区、苏家屯区、法库县、铁西区、和平区、新民市、康平县、皇姑区、辽中区、大东区、于洪区、浑南区)

延边朝鲜族自治州(安图县、珲春市、汪清县、图们市、龙井市、和龙市、延吉市、敦化市)  南阳市(宛城区、卧龙区、南召县、桐柏县、邓州市、淅川县、西峡县、内乡县、社旗县、唐河县、方城县、新野县、镇平县)

江门市(鹤山市、江海区、恩平市、蓬江区、开平市、新会区、台山市)

鹤岗市(南山区、兴山区、兴安区、绥滨县、东山区、萝北县、工农区、向阳区)

抚顺市(清原满族自治县、东洲区、新抚区、顺城区、望花区、新宾满族自治县、抚顺县)

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

昭通市(彝良县、昭阳区、水富市、盐津县、绥江县、永善县、镇雄县、鲁甸县、巧家县、大关县、威信县)

宿州市(灵璧县、埇桥区、萧县、泗县、砀山县)

呼和浩特市(赛罕区、玉泉区、托克托县、土默特左旗、清水河县、新城区、和林格尔县、武川县、回民区)

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

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

固原市(泾源县、西吉县、原州区、隆德县、彭阳县)

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

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

泸州市(合江县、泸县、龙马潭区、叙永县、纳溪区、古蔺县、江阳区)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)

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

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

海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)

平凉市(庄浪县、灵台县、静宁县、泾川县、崆峒区、崇信县、华亭市)

景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)

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淮安市(盱眙县、涟水县、洪泽区、清江浦区、金湖县、淮阴区、淮安区)

襄阳市(襄州区、枣阳市、樊城区、保康县、老河口市、南漳县、襄城区、谷城县、宜城市)

承德市(平泉市、隆化县、双桥区、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、滦平县、双滦区、兴隆县、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、承德县)

德州市(武城县、齐河县、陵城区、禹城市、乐陵市、宁津县、夏津县、庆云县、临邑县、德城区、平原县)  阿勒泰地区(吉木乃县、富蕴县、布尔津县、哈巴河县、福海县、青河县、阿勒泰市)

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

聊城市(冠县、阳谷县、临清市、东阿县、莘县、茌平区、高唐县、东昌府区)

扬州市(广陵区、邗江区、宝应县、江都区、高邮市、仪征市)保定市(蠡县、涞源县、易县、顺平县、涿州市、高阳县、容城县、涞水县、清苑区、博野县、徐水区、望都县、曲阳县、高碑店市、安新县、安国市、定兴县、竞秀区、唐县、定州市、雄县、满城区、阜平县、莲池区)

乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼后旗、丰镇市、四子王旗、商都县、兴和县、凉城县、察哈尔右翼中旗、化德县、集宁区、卓资县)  酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市、瓜州县、金塔县、肃州区、肃北蒙古族自治县)

七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)

邯郸市(邯山区、广平县、曲周县、邱县、丛台区、肥乡区、磁县、永年区、鸡泽县、馆陶县、成安县、大名县、复兴区、武安市、魏县、涉县、临漳县、峰峰矿区)

佛山市(禅城区、南海区、三水区、高明区、顺德区)营口市(西市区、站前区、盖州市、鲅鱼圈区、老边区、大石桥市)

六安市(霍山县、舒城县、叶集区、裕安区、金寨县、金安区、霍邱县)

红河哈尼族彝族自治州(泸西县、开远市、弥勒市、个旧市、绿春县、河口瑶族自治县、红河县、元阳县、蒙自市、屏边苗族自治县、建水县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县)

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

汉中市(宁强县、留坝县、勉县、西乡县、汉台区、佛坪县、镇巴县、南郑区、洋县、城固县、略阳县)

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

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

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

潍坊市(临朐县、高密市、青州市、昌乐县、安丘市、寒亭区、寿光市、奎文区、诸城市、坊子区、潍城区、昌邑市)

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

钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)

阜阳市(阜南县、颍东区、颍泉区、太和县、界首市、临泉县、颍州区、颍上县)

黄冈市(红安县、蕲春县、浠水县、武穴市、黄州区、罗田县、麻城市、团风县、黄梅县、英山县)

林芝市(米林市、波密县、朗县、工布江达县、巴宜区、墨脱县、察隅县)

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

新疆维吾尔自治区

铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)

　　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。