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绍兴市(诸暨市、新昌县、柯桥区、上虞区、越城区、嵊州市)

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

定西市(安定区、漳县、通渭县、渭源县、岷县、临洮县、陇西县)  渭南市(蒲城县、大荔县、富平县、韩城市、华阴市、潼关县、澄城县、华州区、临渭区、白水县、合阳县)

嘉兴市(南湖区、平湖市、秀洲区、海宁市、嘉善县、桐乡市、海盐县)

漳州市(平和县、南靖县、漳浦县、诏安县、长泰区、龙文区、云霄县、芗城区、龙海区、华安县、东山县)

廊坊市(永清县、大城县、大厂回族自治县、文安县、香河县、三河市、固安县、安次区、霸州市、广阳区)西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

内蒙古自治区  保山市(腾冲市、施甸县、隆阳区、龙陵县、昌宁县)

白山市(靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、江源区)

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

昆明市(宜良县、嵩明县、西山区、官渡区、呈贡区、石林彝族自治县、东川区、晋宁区、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、五华区、富民县、寻甸回族彝族自治县)

澳门特别行政区

西宁市(湟中区、城东区、城中区、湟源县、城北区、城西区、大通回族土族自治县)

宿州市(萧县、砀山县、泗县、埇桥区、灵璧县)

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

辽源市(西安区、龙山区、东丰县、东辽县)

泰州市(海陵区、姜堰区、高港区、兴化市、靖江市、泰兴市)

内江市(隆昌市、资中县、威远县、市中区、东兴区)

菏泽市(鄄城县、单县、东明县、巨野县、曹县、成武县、郓城县、牡丹区、定陶区)

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

平凉市(泾川县、静宁县、华亭市、庄浪县、崆峒区、灵台县、崇信县)

武汉市(汉阳区、蔡甸区、洪山区、汉南区、江夏区、东西湖区、硚口区、江岸区、黄陂区、江汉区、武昌区、新洲区、青山区)

果洛藏族自治州(班玛县、玛多县、玛沁县、达日县、久治县、甘德县)

商洛市(洛南县、山阳县、商南县、丹凤县、柞水县、商州区、镇安县)

衢州市(柯城区、开化县、衢江区、江山市、龙游县、常山县)

三明市(尤溪县、清流县、宁化县、将乐县、永安市、建宁县、明溪县、三元区、泰宁县、沙县区、大田县)

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铜川市(印台区、宜君县、耀州区、王益区)

常州市(新北区、溧阳市、金坛区、钟楼区、武进区、天宁区)

那曲市(尼玛县、色尼区、嘉黎县、巴青县、安多县、索县、聂荣县、双湖县、申扎县、班戈县、比如县)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)  安康市(汉滨区、白河县、平利县、汉阴县、镇坪县、宁陕县、石泉县、岚皋县、紫阳县、旬阳市)

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

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

赣州市(赣县区、会昌县、龙南市、信丰县、定南县、安远县、章贡区、兴国县、全南县、上犹县、石城县、瑞金市、南康区、于都县、宁都县、大余县、崇义县、寻乌县)许昌市(建安区、长葛市、魏都区、禹州市、鄢陵县、襄城县)

石家庄市(桥西区、裕华区、平山县、无极县、赵县、赞皇县、新华区、井陉县、藁城区、高邑县、深泽县、鹿泉区、新乐市、栾城区、灵寿县、晋州市、井陉矿区、正定县、长安区、行唐县、元氏县、辛集市)  佛山市(顺德区、禅城区、南海区、三水区、高明区)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

泉州市(安溪县、惠安县、丰泽区、金门县、泉港区、鲤城区、石狮市、晋江市、永春县、南安市、洛江区、德化县)丽水市(景宁畲族自治县、松阳县、云和县、龙泉市、庆元县、莲都区、青田县、缙云县、遂昌县)

柳州市(柳北区、鱼峰区、城中区、柳南区、融安县、融水苗族自治县、鹿寨县、柳江区、三江侗族自治县、柳城县)

淮北市(濉溪县、烈山区、相山区、杜集区)

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

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

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

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重庆市(酉阳土家族苗族自治县、璧山区、綦江区、秀山土家族苗族自治县、北碚区、石柱土家族自治县、江北区、大渡口区、九龙坡区、垫江县、云阳县、万州区、荣昌区、沙坪坝区、江津区、巫山县、武隆区、潼南区、南岸区、合川区、梁平区、忠县、城口县、彭水苗族土家族自治县、永川区、黔江区、开州区、巫溪县、渝北区、涪陵区、南川区、丰都县、铜梁区、巴南区、渝中区、奉节县、长寿区、大足区)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)

钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)

鹤岗市(南山区、东山区、兴山区、兴安区、向阳区、工农区、绥滨县、萝北县)

南通市(如皋市、启东市、海门区、崇川区、通州区、海安市、如东县)

临汾市(侯马市、安泽县、吉县、洪洞县、大宁县、汾西县、尧都区、浮山县、永和县、霍州市、隰县、翼城县、蒲县、乡宁县、曲沃县、襄汾县、古县)

上饶市(横峰县、万年县、婺源县、鄱阳县、玉山县、德兴市、信州区、广丰区、铅山县、广信区、弋阳县、余干县)

　　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。