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近日，央视主播评互联网用户画像整治时表示：用数据给用户画像，然后精准推送，这是算法的一项重要应用。国家网信办近日发布了《互联网信息服务算法推荐管理规定（意见稿）》。新规明确，平台不得将违法和不良信息作为关键词给用户画像，更不得向其推送相关信息。也就是说，即便用户搜索过这样的信息，算法也不能据此就不断推荐此类信息。
很明确，这是要为算法加装价值瞄准镜。说白了，算法得有价值观。算法决定了供给内容，也在塑造用户。所以算法不能只自动响应或迎合用户，还得主动引领，对违法、低俗需求必须说不。算法必须守法。一是法律、二是法度。这样的算法才能把账算明白。这是一笔事关平台和社会未来发展的大账。
《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》明确的内容
8月27日，国家互联网信息办公室发布了关于《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》（下称“征求意见稿”）公开征求意见的通知。
征求意见稿明确，算法推荐服务提供者应优化规则的透明度和可解释性，公示算法推荐原理，设置关闭算法推荐选项。 算法推荐服务者的定期审核义务，建立识别违法和不良信息的特征库。这意味着用户可以拒绝并改变平台的推荐算法，自己决定自己看到的内容，同时从技术上打击“大数据杀熟”行为。
“征求意见稿通过对平台方的信息分发模式的规制，对算法推荐的所导致的‘信息偏食’进行明晰界定，加大传播领域的信息监管力度，以‘算法透明’为基点，建立‘算法问责’的责任追究制度，借助法规改善用户与平台的信息交互过程，推动双方向阳而生，向善而行。”暨南大学法学院副教授仲春对新京报贝壳财经记者表示。
没有真正的做过推荐系统，大部分的知识都是学习过、了解过，所以一些内容认识的比较浅显，很多算法在我看来，都比较高深。下面我就把自己有限的知识分享一下：
在N多年前，用户进入一个购物网站的时候，看到的商品都是一样的，而现在每个用户进入首页的时候，看见的商品列表可能是不相同的；
在N多年前，用户进入一个新闻网站的首页，看到的新闻都是一样的，而现在，每个用户进入今日头条的时候，看到的新闻(文章)是不相同的；这些都要归功于推荐系统。
推荐系的分类
热门推荐：相当于一个排行榜功能，销售排行、好评排行、阅读排行等等；
：用户买了一个商品，系统会告诉你类似的商品；用户阅读了一条新闻，这时候系统提示与此相关的内容。
个性化推荐：根据用户的历史行为，推荐给用户想要的内容;和不同，的前提是，要现有一个内容。前两种推荐都比较容易实现，这里主要说一说个性化推荐（直说整体的架构，至于一些细节，比如推荐算法，我也凉凉）。
个性化推荐系统的组成
日志系统：不要想象成应用日志、Log，这里的日志系统可以看做对用户信息和用户行为的搜集，这是个性化推荐系统的基础数据。
推荐算法：个性化推荐算法的核心，根据数据，分析得到推荐的结果。
推送服务：得到推荐的结果之后，作用于用户；如在什么场景、时机下推荐。
推荐算法的基本流程
A：从数据库中拿到用户行为和属性等数据，通过分析不同行为，生成当前用户的特征向量；比如用户特征属性（如性别）、用户关系属性（如好友关系）、用户偏好属性（如喜欢看足球）；每个行业关注的用户特征是不相同的；B：不同的物品，也有不同的特征属性，比如对于视频来说，包含地区、导演、演员、类型等；这个模块要做的事情就是连接用户和内容；比如用户喜欢某些特征的内容；利用用户喜欢的内容，寻找与这些内容相似的内容；根据用户特征寻找相似的用户，然后看这些用户喜欢的内容等等；C：对初始的推荐列表进行过滤，排名等处理，生成最终的推荐结果。举个比较好理解的例子，你平时使用今日头条，看了那些文章、每篇的停留时间、阅读进度、是否回复和点赞，然后推断出你的阅读偏好，进而给你推荐你感兴趣的新闻（当然头条的算法应该更复杂）。
再举个比较出名的例子，就是啤酒与尿布的案例，大概意思是年轻的父亲去超市买尿布，父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，所以超市尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，结果提升商品销售收入；推荐算法也会挖掘出来事物之间隐藏的关系。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
关于“主播说算法得有价值观是怎么回事？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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评论列表（4条）
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