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推薦系統(tǒng)是為用戶推薦所需物品的軟件工具和技術。提供的推薦旨在通過各種決策過程來支持用戶，例如，買什么物品、聽什么歌曲或讀什么新聞。推薦系統(tǒng)的價值在于幫助用戶解決信息過載和做出更好的選擇，也是現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)領域最強大和最流行的信息發(fā)現(xiàn)工具之一。
今天就和大家聊聊：推薦算法為啥這么“靈”，又為啥會“失靈”？
要回答這個問題，首先得講清楚推薦算法的原理是什么。
我們知道，互聯(lián)網(wǎng)最大的特點就是有海量的信息。不過，光是數(shù)量龐大是沒有任何意義的，需要信息真正發(fā)揮作用才能產(chǎn)生價值。所以，如何讓信息發(fā)揮價值，始終是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一條主軸。為此，我們想了很多辦法。
“算法推薦系統(tǒng)”出現(xiàn)前，我們的做法是發(fā)現(xiàn)信息，這就是搜索引擎。搜索引擎很有用，但限制也很明顯，遺留了很多問題。回想一下：我們要用搜索引擎找信息，不是直接就得到想要的結果，而是得首先掏出一個“關鍵詞”輸入進去，然后才能看到命中的結果。
這個過程叫信息檢索，也就是你得首先知道自己對什么信息感興趣，得有線索，然后才能通過搜索引擎檢索信息。但這就有個問題，互聯(lián)網(wǎng)實在太大了，而人的認知圈子實在太小了，這就導致了大量本該有價值的信息，因為沒被人看到，而只能靜靜躺在角落被白白浪費了。
這個問題初看不可能有解，畢竟從常識推斷，我們得首先知道那條信息，才可能判斷對它是否感興趣，這個過程應該沒法顛倒過來，去發(fā)現(xiàn)我們不知道但感興趣的信息。但推薦算法做到了，它改變了搜索引擎的做法，不再是發(fā)現(xiàn)信息，而是發(fā)現(xiàn)興趣。
推薦算法是怎樣發(fā)現(xiàn)興趣的呢？聽起來好像很玄乎，不過原理遠沒有想象中的那么復雜，我用一句話概括——就是依靠人和物的關聯(lián)關系，最少只要經(jīng)過三次關聯(lián)，就能完成興趣發(fā)現(xiàn)，進行一次推薦。
這么說不太形象，我舉一個例子。
我愛喝快樂水，經(jīng)常去家旁邊的便利店買快樂水，店長當然很快就知道我對快樂水感興趣，這是第一次關聯(lián)——我關聯(lián)快樂水。
接著，店長收完錢，想起來有另一位顧客也對快樂水感興趣，名字就叫小編吧。小編也常到店里買快樂水，這是第二次關聯(lián)——快樂水關聯(lián)小編。
這位小編和我一樣，對快樂水有著相同的執(zhí)念，但又有點不同：除了到店里買快樂水，小編還常買另一樣東西——薯片，這就是第三次關聯(lián)——小編關聯(lián)薯片。
想到這里，店長覺得：既然我們都愛喝快樂水，那沒準你們也都喜歡吃薯片呢？于是，店長就向我推薦了薯片。這就是基于興趣的推薦算法，大數(shù)據(jù)分析常舉的例子——啤酒尿布，就是上面的這個原理。
我最近看到很多文章，說推薦算法比女朋友更懂你，外人一看都覺得挺神奇的，其實明白了推薦算法的原理，就應該知道這是理所當然的，術業(yè)有專攻，除非你的女朋友正好是店長。
當然了，推薦算法原理不復雜，但實際要發(fā)揮好作用，還需要根據(jù)應用場景作很多調整。推薦算法的重心在于發(fā)現(xiàn)人與人之間的共同點，但怎么劃分共同點，是有很多不同的方法的。
就拿我們常見的推薦來說，既有“看過這個視頻的觀眾還看過”這類基于視頻節(jié)目的推薦，也有“同城的觀眾都在看”這類基于地理位置的推薦。
早期做推薦很簡單，是基于點擊量來推薦，但大家很快發(fā)現(xiàn)：基于點擊量的推薦沒法發(fā)現(xiàn)差異化的興趣。所以，要想實現(xiàn)一套好用的推薦算法，通常要綜合方方面面去考慮，而不只是單獨的一兩個點。
推薦算法平時沒什么問題，但一旦出現(xiàn)極端情況，譬如說爆發(fā)大規(guī)模疫情，就會出現(xiàn)前面我們看到的推薦算法“失靈”的問題，大量推薦的都是疫情相同的信息，把其他信息都湮沒了。
不過說實話，推薦算法有這樣的結果，其實是“合理”的。你想一下：疫情期間你的朋友、家人、同學或者同事，包括你自己，最關心的是什么？就是疫情。
推薦算法這邊呢，我們一再強調推薦算法要做的是發(fā)現(xiàn)興趣，而恰恰是正確地發(fā)現(xiàn)了你對疫情的“興趣”，所以推薦算法才給你大量推薦了疫情相關的信息。非要說這是問題的話，恐怕首先也得是社會學的問題。
但是，深入地想一想就會發(fā)現(xiàn)，這個問題沒這么簡單。互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟在過去很長一段的時間里是推崇一種理論的，叫長尾理論，大概意思是：人類社會中存在著大量的小眾需求，你販賣的東西再離經(jīng)叛道，也總會能得到真愛的捧場，互聯(lián)網(wǎng)就是溝通小眾需求的橋梁。
推薦算法在很大程度上也受了這種理論的影響，所以有一種說法是：推薦算法的最終目標就是能發(fā)現(xiàn)這一個一個的小眾圈子，把小眾的信息推薦給圈子里的人。
但現(xiàn)實卻是另外一回事。近幾年大家討論更多的是另一種互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)象，如果你經(jīng)營過公眾號或者當過UP主，應該會對這種現(xiàn)象印象深刻，這就是頭部效應。
大部分甚至絕大部分的互聯(lián)網(wǎng)流量，實際上是被少數(shù)幾個“頭部”信息生產(chǎn)者吸走了，剩下絕大多數(shù)的信息生產(chǎn)者，則仍然是靜靜地呆在角落里面被人遺忘。
本該打破這一現(xiàn)象的推薦算法，反而加劇了這種現(xiàn)象。因為占據(jù)頭部，所以容易被推薦，因為容易被推薦，所以繼續(xù)占據(jù)頭部，推薦算法導致的這種上升螺旋，讓頭部效應更加明顯。如果把本次疫情看作是一個新的頭部，也許能更好地理解推薦算法為什么會在疫情中出現(xiàn)失靈。
那么，這個問題應該怎么解決呢？這個問題，容易回答，也不容易回答。從技術的角度看，這個問題想要解決，思路是很清晰的，就四個字：去極端化。
理論研究和真實環(huán)境往往有差別。理論研究都愛對環(huán)境條件進行簡化假設，智能算法也不例外，通常假設各種情況出現(xiàn)的概率是服從均勻分布的，大家應該是旗鼓相當?shù)墓礁偁?，誰也壓不住誰，然后再在這個假設條件下構建算法的各種邏輯。
但實際上，一枝獨秀也許才是真實環(huán)境中最為常見的情況。其它的所謂競爭者，要么是萌新，躲在角落瑟瑟發(fā)抖，要么是菜雞，互啄上不了臺面。在算法看來，這種現(xiàn)實情況和假設情況相差實在太遠，太極端，所以，會出現(xiàn)奇奇怪怪的結果自然也就不值得奇怪了。
要讓算法恢復正常怎么辦呢？只要把極端情況變得不那么極端就可以了，很多依靠評委打分的比賽為了避免受極端情況影響，通常會選擇采取去掉一個最高分和一個最低分的做法，就是類似的思路。
不過，技術本身是中立的，是正是邪，要看使用的人，就好比菜刀，究竟是用來切菜還是砍人，不是由菜刀自己說了算。現(xiàn)在討論的很多問題看起來是技術的問題，其實還是人的問題。譬如人工智能，說到自動駕駛，我們就很愛討論一個話題，說算法應該怎么處理電車難題。
但實際上，算法自己是不會產(chǎn)生價值觀的，算法的價值觀，說到底還是人的價值觀。推薦算法究竟要怎么改，說到底還是要看推薦算法的使用者怎么定義價值。
我想，推薦算法最后一定能夠滿足“推薦有價值信息”這一要求的，但是，這里的“有價值”究竟是對誰而言的有價值，那就是另一個問題了。
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5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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