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移动资讯推广客户端怎么样避免算法陷阱

发布时间:2021-07-24科学评论
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金投热门十月21日消息,移动信息推广客户端怎么样防止算法陷阱?手机信息平台的内容推荐,是依赖算法还是依赖编辑?现在行业正开始倾向于算法。手机信息推广客户端怎么样防止算法缺点?欢迎关注金投热门我们的公众号!依赖编辑的问题显而易见,编辑的品位决定了大家的阅读品位,但这也势必会带来一个问题:阅读范围狭窄,每一个人看的东西都很像。

以前的门户网站,与门户年代的新闻推广客户端,都是这么做的。倘若大家只不过看新闻,看即时信息,这种模式没任何问题,纸质媒体年代不就是这么做的吗?但大家所面临的挑战是,过去用户只订阅一到两份报纸,一到两份杂志,一到两个电视节目,现在手机已把用户和大量的内容生产者连接起来,用户面对着信息爆炸,信息本身正在发生变化:信息不再等于新闻,而是多样化的内容。正因这样,传统的编辑推荐模式,开始失灵了,这给了算法可乘之机,今日头条,一点资讯都能异军突起, UC,百度目前还在挣扎着杀入老信息市场,看中算法带来的机会。

在信息大爆炸的年代,只有算法可以帮用户从很多的内容中找到合适我们的。分片阅读年代,只有通过算法不断推荐用户有兴趣的内容,才能满足其对“刷屏信息”的需要。

现在,信息阅读取代了新闻阅读,只有算法可以满足用户对各种杂烩内容的多样化消费需要。算法推荐技术层出不穷,引进九巨头争夺移动信息推广客户端市场,很热闹。但,算法并不是万能。近日,在贵州贵阳举办的第十六届中国互联网媒体平台上,凤凰网 CEO、一点资讯董事长刘爽进行了推荐,在我看来,对算法本身缺点的点名很准确,用刘爽的话说,基于算法的推荐优势是明显的,但,它有三个缺点。

缺点1、“千篇一律的算法致使了大家个人的信息孤岛化”。个性化的推荐比较容易使大家的阅读范围愈加窄。

依据刘爽的看法,个性化算法的基本逻辑是不断知道用户的兴趣,然后结适用户的兴趣进行内容推荐,用户用时间越长,推荐就越精确。

长久以来,算法为用户推荐的内容在愈加精确的同时也变得愈加狭窄,譬如那些喜欢历史、体育的用户可能会全屏浏览这部分信息,这会妨碍用户关注那些应该或可能有兴趣的信息。我对此深有感触,由于我比较重视科技,所以我几乎都用科技数码内容在今日头条等个性化商品上,但我也同时关注历史、娱乐、金融、电影等话题,有时还会看一些时政新闻,此时还要去其他 App如网易新闻推广客户端等查询,这显然不是个性化内容平台所期望看到的。缺点2、“很多点击的算法推荐带来的阅读和视觉上的狭隘和偏颇”。

个人化算法的基本逻辑是,假如一篇文章被点击得越多,说明它越受青睐,那样就更应该据此向你推荐它。

可以形成10万阅读的微信公众平台即使好了,而动辄上百万阅读的个性化资讯平台,正是由于后者使用了基于阅读成效的个性化推荐技术。

也就是说,个性化阅读比较容易形成阅读量的“马太效应”,强者恒强,弱者愈弱,说白了,强化顶部阅读,削弱长尾阅读,但这显然与个性化阅读的初衷相背而行。对刘爽来讲,这种推荐逻辑所带来的后果就是,“算法推荐的是大众,甚至是庸众一致叫好,但未必被用户所在的圈内人高度认同。”各圈有各自的偏好,如中产阶级、九零后、网络圈、妈妈圈,每一个人都有我们的阅读偏好。

群众喜欢的未必就是你我喜欢的,大多数人喜欢鸡汤,喜欢咪蒙,喜欢八卦,但也有大多数人不喜欢。若以此为基础进行推荐,无异于强迫每一个人的阅读趣味随风而去,这比传统的编辑推荐模式更可怕:主编的阅读品位是高于通常大家的。缺点3、“标题吸引眼球这个算法点击推荐模式带来的浅薄甚至低俗的阅读”。在移动信息平台中,“标题党”是最受诟病的问题,事实上,无论是今日头条,还是微信公众平台,还是新闻推广客户端,上面的内容生产者都了解一个浅显的道理:一项内容的传播成效,内容、标题和分发各占三分之一;一项好的标题,收获一项平庸的内容;一项差的标题,毁掉一项好的内容。

那样好的标题是什么呢?倘若从宣传成效上看,大众反而更喜欢危言耸听、惊悚、怪异、低级趣味的标题,即便文章没对题。

于是,“标题党”也就成了一个标题党。就像刘爽所说的,“很多的读者由于非常不起眼的标题被吸引过去,看了之后立刻走人,尽管他个人的经历非常不愉快,但他的这种行为被算法抓住了,从而形成了恶性循环,越多的人被吸引,它也会给这个新闻更多的网站权重,所以就会被推荐出去,这就紧急影响了阅读体验。”由于标题决定了内容的传播成效,最后所有些标题都想尽方法迎合人性的阴暗面,去耸人听闻文不对题,好内容不如好标题对内容生态是个巨大的打击。

怎么样被人们更好地发现和消费 WEB年代的优质内容?该搜索引擎 PageRank算法的逻辑是,假如一个页面被其他页面引用的次数越多,该页面的网站权重就越高。与此同时,假如一个网页更符合 HTML规范和语义,它的网站权重也会更高,相反的,它的惩罚会更低。

若该网页本身一直处于好状况,则该网页将获得较高网站权重,反之则会被减少网站权重。该系统特别高效,可以确保搜索引擎的体验。在移动因特网年代,个性化推荐已经取代主动搜索,成为用户获得内容的最佳选择方法, WEB内容推荐逻辑已经失效,但,与之匹配的内容推荐系统尚未形成,这对个性化算法既是挑战,又是机会。对于个性化算法的三个主要缺点,笔者觉得有以下几个方面值得注意:1、算法为主,编辑为辅,协同作战。现在,AI技术方兴未艾, AlphaGo战胜了最聪明的人类,机器已经可以代替新闻稿,大多数人都在讨论会不会取代人类,在这一点上,我很同意马云前不久在云栖大会上提到的:电脑肯定比人聪明,由于电脑不会累,没情绪,也不会发脾气,对电脑来讲,只须把数据加进来,它就会愈加聪明,但电脑不可能统治人类。

以前的机器是人的工具,将来的机器是人的伙伴。

机子不可以有智慧,机子不可以有使命,机子不可以做到价值,机子不可以有如此的文化体系。

但,算法在信息推荐方面的优势毋庸置疑,它没办法替代人,编辑有智慧、使命、价值、文化趣味等,假如能和算法结合起来,一方面能够帮助算法的进化,另一方面又能直接影响推荐。

点击量以算法为主,编辑为辅,试图为技术注入人文情怀,将媒体基因与编辑对用户、内容消费的深刻洞察融入到算法中, AlphaGo则是一个深度学习棋局,点击量以人工编辑将上万篇包括普利策新闻奖在内的出色文章输入内容库,练习机器算法,让机器通过查找其中的共性,筛选出具备相似特点的文章再应用到内容画像和推荐分发中;《每天快报》则以编辑为主,算法为辅,为优质内容的创作者们采集优质内容并酌情推荐;今日头条强调依赖技术,但有消息称,它们也正在引入编辑模式。用户参与,数据多元,综合评价。若仅以用户阅读数、点击次数等少数指标来判断某一内容是不是受青睐,不合时宜,但若能引入“内容阅读时间较长”、“内容评论数目”、“内容推荐次数”等数据,再将这部分行为有关的数据重新采集起来,形成更全方位的内容反馈数据,基于此内容水平评估就会更客观。

此时此刻,一点资讯的实践不失为一个较好的尝试,除去用户点击、阅读时间长,与是不是有珍藏转发等纬度,更依靠于用户的主动兴趣表达,一点资讯在成立初期就将搜索引擎与底层技术构造整理进推荐引擎,现在是唯一一个可以达成搜索任意关键字再订阅成为用户专用个性化频道的商品。同时,通过反作弊技术去除去“脏数据”,并允许用户举报标题党,减少内容的网站权重,甚至减少一个内容生产者的网站权重,说白了,就是把搜索引擎对网站页面的处置办法,转移到移动信息推广客户端,目前我看到今日头条、一点资讯都开始有这部分动作,譬如允许用户举报标题党。

除此之外,还需要对用户有更全方位的认知。

除去知道用户对阅读的兴趣,知道他们目前的阅读习惯,订阅哪些频道,消费哪些内容以外,这部分信息都远远不够,更不需要说当场景改变,时间转移时,用户对阅读的需要也会发生变化。要知道用户的职业、喜好、爱好等,并在此基础上做出更明智的推荐,防止用户阅读兴趣变得愈加狭窄,在这方面一点信息做得更好,兴趣标签上的一点信息至少能达到300万条,你不只能订阅几个频道,而且还能搜索你有兴趣的所有话题,结合搜索引擎推荐引擎,一点信息能让用户主动和被动地全方位知道你。

每人为我,订阅关注,众包编辑。

微博客和微信公众账号是不是是个性化的信息推广客户端?那时,曾有一次,微博基于 follow关系给你源源持续的信息流,其逻辑是:“我关注一个人,他关注了那个人的内容”。目前微博也很看重算法,信息流中你不可以看到 Follow的信息。微信朋友圈和微信公众账号仍然是基于人与人之间的关系的内容推荐,朋友圈里的每一个人都是编辑,给你过滤了不少信息,大家订阅微信公众账号也一样是由于有个人或组织。

正因这样,今日头条、一点资讯、每天快报都将重点放在了“订阅”上,期望能在内容生产者和内容消费者之间打造更紧密的联系。

但,此外,信息顾客机能考虑更多地借助人际关系吗?比如,我关注一个内容生产者,可以看到他正在阅读或推荐哪些内容,而知乎在这方面做得非常不错,百度问答之后为何知乎崭露头角,就是由于社会化,就是要合理的利用人与人之间的关系,贴吧的美国版 Reddit被定位为社会化新闻网站,其理念正是每人都是编辑。所以,个性化信息后,会不会成为社会化的个性化信息推广客户端呢?大概是如此吧。金投热门网我们为你提供最新最全的热门常识。

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