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

凉山彝族自治州(美姑县、木里藏族自治县、冕宁县、甘洛县、盐源县、会东县、德昌县、昭觉县、喜德县、越西县、雷波县、西昌市、金阳县、会理市、普格县、布拖县、宁南县)

泸州市(纳溪区、古蔺县、龙马潭区、江阳区、叙永县、泸县、合江县)

三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)  太原市(晋源区、娄烦县、小店区、清徐县、尖草坪区、杏花岭区、古交市、迎泽区、万柏林区、阳曲县)

六盘水市(钟山区、盘州市、六枝特区、水城区)

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

南充市(蓬安县、营山县、阆中市、仪陇县、高坪区、顺庆区、西充县、南部县、嘉陵区)

丹东市(东港市、元宝区、宽甸满族自治县、振安区、凤城市、振兴区)  汉中市(留坝县、勉县、南郑区、汉台区、宁强县、西乡县、镇巴县、城固县、略阳县、洋县、佛坪县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

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

辽阳市(灯塔市、太子河区、弓长岭区、文圣区、宏伟区、辽阳县、白塔区)

阜阳市(太和县、颍州区、颍东区、临泉县、阜南县、界首市、颍上县、颍泉区)

普洱市(澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

银川市(灵武市、贺兰县、西夏区、兴庆区、金凤区、永宁县)

安阳市(文峰区、林州市、殷都区、龙安区、汤阴县、滑县、安阳县、北关区、内黄县)

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

日喀则市(江孜县、定日县、南木林县、拉孜县、岗巴县、昂仁县、桑珠孜区、仲巴县、谢通门县、聂拉木县、仁布县、康马县、定结县、萨迦县、吉隆县、萨嘎县、亚东县、白朗县)

泰安市(东平县、岱岳区、泰山区、肥城市、新泰市、宁阳县)

梧州市(藤县、苍梧县、长洲区、蒙山县、万秀区、岑溪市、龙圩区)

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

辽源市(龙山区、西安区、东丰县、东辽县)

阳泉市(矿区、郊区、城区、平定县、盂县)

新疆维吾尔自治区

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

荆州市(荆州区、沙市区、石首市、监利市、公安县、松滋市、洪湖市、江陵县)

酒泉市(肃北蒙古族自治县、敦煌市、瓜州县、玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县)

双鸭山市(尖山区、集贤县、宝山区、友谊县、岭东区、饶河县、四方台区、宝清县)

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阳江市(阳春市、阳西县、江城区、阳东区)

临夏回族自治州(广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏市、康乐县、临夏县、永靖县、和政县)

石家庄市(新乐市、正定县、灵寿县、辛集市、新华区、鹿泉区、元氏县、平山县、栾城区、桥西区、赵县、无极县、长安区、井陉矿区、藁城区、深泽县、晋州市、行唐县、赞皇县、裕华区、井陉县、高邑县)

苏州市(张家港市、昆山市、常熟市、相城区、太仓市、吴中区、姑苏区、虎丘区、吴江区)  哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

海东市(乐都区、平安区、互助土族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县)

景德镇市(昌江区、珠山区、乐平市、浮梁县)

德阳市(罗江区、广汉市、中江县、绵竹市、什邡市、旌阳区)株洲市(攸县、茶陵县、芦淞区、荷塘区、天元区、石峰区、渌口区、醴陵市、炎陵县)

秦皇岛市(抚宁区、山海关区、海港区、昌黎县、青龙满族自治县、北戴河区、卢龙县)  嘉峪关市

广西壮族自治区

吕梁市(石楼县、临县、离石区、交城县、交口县、文水县、孝义市、汾阳市、方山县、中阳县、岚县、柳林县、兴县)

汕尾市(海丰县、城区、陆丰市、陆河县)山南市(曲松县、桑日县、洛扎县、贡嘎县、琼结县、措美县、乃东区、扎囊县、错那市、隆子县、加查县、浪卡子县)

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

拉萨市(城关区、当雄县、尼木县、林周县、堆龙德庆区、达孜区、墨竹工卡县、曲水县)

南京市(高淳区、六合区、浦口区、玄武区、建邺区、鼓楼区、栖霞区、雨花台区、江宁区、溧水区、秦淮区)

固原市(原州区、隆德县、彭阳县、西吉县、泾源县)

常州市(天宁区、溧阳市、武进区、钟楼区、金坛区、新北区)

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

崇左市(宁明县、江州区、凭祥市、扶绥县、天等县、龙州县、大新县)

玉树藏族自治州(玉树市、称多县、曲麻莱县、杂多县、治多县、囊谦县)

淮南市(田家庵区、寿县、大通区、八公山区、谢家集区、凤台县、潘集区)

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

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

益阳市(沅江市、南县、安化县、桃江县、赫山区、资阳区)

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

福州市(闽清县、福清市、鼓楼区、台江区、长乐区、连江县、仓山区、平潭县、马尾区、罗源县、晋安区、闽侯县、永泰县)

商洛市(柞水县、丹凤县、镇安县、洛南县、山阳县、商州区、商南县)

渭南市(大荔县、富平县、合阳县、华阴市、白水县、韩城市、华州区、临渭区、蒲城县、澄城县、潼关县)

　　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。