今天，知识产权信息珠珠给大家分享带来的《智能推荐算法如何让内容推送更优化？》，如果您对智能推荐算法如何让内容推送更优化？感兴趣，请往下看。
信息智能推荐算法是人工智能技术在信息传播领域的应用，它极大地提高了信息的生产和传播效率，带来了传播方式和传播活动的深刻变革，同时也引发了监管部门和用户对这一新技术运用中出现的内容质量和价值观问题、算法黑箱和信息茧房风险等多方面的关切和疑虑。如何看待算法推荐？学界进行了持续研究分析。在字节跳动公共政策研究院推出的“算法促进人工智能时代的信息传播”系列专题中，专家认为，信息茧房在传统媒体时代已有表现，在算法时代，不论是基于内容的匹配，还是用户之间的协同推荐，都是为了满足用户的兴趣，在类型上属于兴趣茧房。复旦大学新闻学院执行院长张涛甫认为，推荐算法因为信息没有经过太多关系链的过滤，推荐内容的选择范围其实更大。中山大学传播与设计学院院长张志安也认为，西方一些研究表明，算法推荐的内容也可以做到更加全面、客观，从实际效果看，很难简单下结论算法推荐就一定会导致所谓的“信息茧房”。
虽然如此，对算法的茧房效应也要高度重视。专家指出，一是要优化推荐算法，分为“精准化”和“多元化”两个方向。如果算法能发现特定用户在不同类别内容之间的更细粒度联系，就可以做到更精准的推荐，既提升用户满意度，也做到了粗粒度的多元化、多样化，破解信息茧房效应当前，我国主要内容智能分发平台的算法模型自动学习积累了数以几十亿的“向量特征”，有助于探索以“精准化”方式化解内容茧房效应。与此同时，在推荐算法这一信息供给占主导的情况下，也需要引入精英推荐、新闻专业主义的传播，用户想看什么和应看什么要有所平衡。
《华尔街日报》于2016年创设了一个“红推送，蓝推送”（RedFeed,BlueFeed），将Facebook上同类内容的自由倾向、保守倾向的信息并列呈现给用户，以此提醒用户其偏向性，并推荐另一观点相左的内容，帮助用户平衡、多元化其新闻消费。在国内，今日头条等主流内容分发平台综合运用内容消重、打散和对用户多元兴趣的主动探索等策略来消除茧房效应，避免同样标题或内容的信息重复推荐，避免相同类型、主题、作者等的内容短时间内密集出现，对时政、科技等一些用户没有明显兴趣但也没有表现出排斥的内容主动推荐，引导用户兴趣扩展和关注更多优质信息。
二是要促进推荐算法的平衡使用，特别是加强对青少年群体的保护。推荐算法已广泛应用在图文、短视频、在线视频和商品等各个领域，对推荐内容，成年人有着更强的选择自主性，但对少年儿童等特殊群体，则需要有更多的关爱和保护措施。针对青少年自控能力差、更容易沉迷和对内容缺乏鉴别力的特点，今年国家网信办指导组织抖音、快手、火山小视频等短视频平台试点上线青少年防沉迷系统，对选择该模式用户的使用时间段、在线时长做出限制，只能访问青少年专属内容池，有效地保护了青少年内容消费的安全和健康。
步入互联网时代以来，已经历门户网站时代、社交网络时代、智能分发时代三次信息传播模式的变化，每一次都推动形成新的网上内容生态，也为内容生态的管理带来新挑战。专家指出，特别是在智能分发时代，推荐算法为网上内容把关带来了新挑战，如何有效治理、引导，还要借鉴此前有效的做法，以符合算法特点、价值和规律的方式，促进人工智能时代内容、信息传播的健康发展、安全发展。（记者窦新颖）
（编辑：晏如实习编辑：邵京京）
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