“推荐算法”是什么?

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“推荐算法”是什么?


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推荐算法是计算机专业中的一种算法,基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendations CB),下文简称CB,即系统从海量数据中获取到用户数据,根据用户过去喜欢或搜索过的内容,为用户推荐与之相似的内容,而内容相似性的度量,是算法运用过程中的核心。


随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的盲区走入了信息过载的时代。以推荐算法为核心技术的推荐系统凭借其个性化推荐和有效降低信息噪音的特点开始被广泛使用,如今日头条、一点资讯、抖音、淘宝等这些智能客户端,凭借强大的算法、先进的数据抓取技术,能够精准分析并解读用户的阅读习惯和兴趣,从而为用户提供量身定制的产品,满足了个性化的需求。

 

但CB的推荐只依赖于用户过去(历史浏览记录)的喜好,它产生的推荐也都会和用户过去喜欢的信息相似。如果一个用户以前只看与科技有关的文章,那CB只会给他推荐更多与科技相关的文章,它不会知道用户可能还喜欢政治类或娱乐类的文章。

 

所以使用推荐算法的客户端为了增强用户黏性,会迁就用户的喜好,不断选择让你感兴趣的内容推送给你,让你沉浸在舒适的甜蜜区里,根本停不下来。而这样做的结果就是:你接触的内容会越来越狭窄,并且误以为这些你看到的内容就是全世界正在发生的事情。因而算法主导下的内容分发模式,可能会带来“自我封闭”的危险,这是需要注意的。


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