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抖音短视频现已成为运用智能推荐算法的典型视频内容传播平台。在技术和需求的共同推动下，智能推荐系统已经从早期的文本内容推荐升级到图片、视频等多媒体数据的个性化推荐。本文试图从推荐逻辑、推荐基础、变现方式、内容风格等方面探索抖音短视频中智能化推荐应用所表现的典型特征，建设性地审视其背后的社会关系和传播关系。 相似文献
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算法作为智能推荐系统的核心,成为信息传播的基础设施和底层逻辑,这一“不可见的行动者”给三农产品及文化价值观的传播带来深远影响。短视频在算法分发技术加持下的表现,构建了具有高匹配度的视频流供需关系,在“乡村振兴”背景下,算法所提供的清晰“用户画像”借短视频传播渠道,为农产品、农村生活和新农人提供了“上云端”“进门户”“扩销路”的可能与红利。而地域、文化等差异带来的数字鸿沟,缺乏人工干预的权责抗辩,内容欠优产生的“工业废水”等都成为农村短视频算法分发技术的桎梏。扶稳算法价值和短视频助农的天平,以及对当下的推荐算法进行一定程度的价值重塑,仍是亟待解决的首要问题。短视频算法发现、降维及列队的传播机理以及双价值逻辑的博弈,对于梳理算法推荐系统背后的“小世界”和数字化助农具有重大意义。 相似文献
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作为连接信息和受众中介的算法推荐技术,在重构了短视频生产和分发图景的同时,也因自我异化及监管机制不完善引发了算法操控问题。算法运用符号暴力手段施加符号操控,形成品位固化及圈群文化区隔;由算法的政治内嵌和资本外扩所导致的舆论操控行为,损害了公众的知情权、媒体公信力及市场平等竞争。依据多元主体协同治理模式,建立健全算法推荐服务的嵌入式自我监管体系及“知情同意”机制、推动算法推荐技术标准及算法推荐伦理建设,是规制短视频推荐中的算法操控行为、提升用户自主性的有效途径。 相似文献
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大数据时代,数据信息纷至沓来,算法技术逐渐被应用、深化于传播领域,使得基于个性化服务的算法推荐模式成为了新的信息发展方向。与此同时,算法推荐模式却导致了“信息茧房”效应的产生,并引发了一系列问题。本文以抖音的算法推荐为案例,总结了算法推荐的形式风格,对信息茧房的效应进行分析,明晰出抖音短视频中信息茧房的具体表征和产生诱因,并在此基础上对信息茧房产生的影响进行反思。 相似文献
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新闻推荐算法是网络媒体时代新兴的新闻编辑技术,通过分析用户行为特征,推测用户的喜好和需求,目前备受互联网公司青睐.但实践积累发现,新闻推荐算法存在很多弊端,本文就其局限性展开分析,提出智能全面化用户数据采集、 人工推荐与智能筛选结合、 开辟与细化用户设置渠道三方面的优化策略. 相似文献
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在我国“首例算法推荐案”一审审理中，法院认为相比没有采用算法推荐的短视频平台，采用算法推荐的平台应当“有能力知道其用户大量地实施了涉案侵权行为”，所以要承担较高的注意义务。然而，在司法实践层面，法院对“应当知道”的认定依据存在不足；在理论层面，短视频平台也很难“应当知道”哪些内容明显侵权，这是因为一方面信息识别和信息推荐属于不同的算法任务，信息识别具体内容存在技术难度大、成本高和错误率高等挑战；另一方面提高注意义务可能会导致平台审查权力扩大化和私法领域法律秩序的失序。有必要结合算法推荐的运行机制，充分考虑算法推荐场景中短视频平台著作权侵权识别的技术难度和理论困境，加强法律从业者和算法技术人员之间的合作沟通。 相似文献
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短视频平台利用算法推荐技术主动为用户推荐侵权视频,决定了其侵权注意义务不应局限于被动的“通知—删除”规则。在算法设计承载平台商业理念、短视频上传从个体非商业行为转向有组织的商业行为、上传内容从完整视频转向多样化短视频的情形下,应当要求平台将预防版权侵权的价值理念融入算法设计之中,建立内容与账号的联动侵权应对机制,完善以内容分发流程为核心的短视频平台侵权注意义务。 相似文献
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移动终端的普及重塑人们的阅读空间和方式，而智能算法也成为移动阅读平台为用户提供个性化服务的重要工具。文章主要介绍基于内容的算法推荐、协同过滤的算法推荐、关联规则的算法推荐以及混合算法推荐等主要算法推荐技术及其在移动阅读领域的应用逻辑，从而揭示算法推荐给移动阅读带来的影响。 相似文献
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文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。 相似文献
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基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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作为智能情报分析中的重要应用场景,算法推荐提供的个性化和精准化信息服务为现代快速决策增加了价值,但算法推荐风险问题也尤为突出,探寻算法推荐风险影响因素对科学地提出算法风险治理策略至关重要。文章采用LDA模型对科研论文进行主题聚类,聚类结果与《互联网信息服务算法推荐管理规定》进行相似度计算,以识别算法推荐风险影响因素,从风险产生和风险治理两个维度构建系统动力学模型,然后利用Vensim PLE软件和文本计算数据进行仿真与灵敏度分析。研究识别出算法素养、大数据技术、算法偏见、网络安全审查等影响因素,通过文本计算获得的数据进行仿真能够较好的拟合算法推荐风险治理现实情况,并基于灵敏度分析提出如下建议：加强算法素养教育,提高个人隐私保护意识;建立算法全流程监管机制,提升算法的可解释性;建立“制度+技术”机制,提高平台风险防范能力。 相似文献
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平台算法推荐分发模式引发用户隐私风险,一方面因算法内在功能设计而触发隐私泄露风险,另一方面因算法在智能传播领域的不当使用,易导致舆论操纵,产生虚假流量,助推虚假信息泛滥,加速涉私信息传播二次伤害.算法推荐消解传统区分公众人物和普通用户的隐私保护制度,无法应对用户面临的隐私风险;消解平台信息内容审核制度,无法规制涉私非法信息的传播;消解传统法律追责思路,导致平台推卸隐私保护责任.应当建立算法推荐风险管理和日常管理机制,完善算法选择技术机制,以防算法推荐不当涉私信息,增强平台对用户隐私权益的保护. 相似文献
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基于混合算法的电子商务推荐系统设计研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前电子商务推荐系统不能很好地为未注册用户服务的问题,根据未注册用户和注册用户各自特点采用两套不同的数据收集方案,以提高网站的友好性与数据的准确性。在推荐算法方面,由于决策树归纳算法与贝叶斯网络算法各有优劣,故将两种算法结合使用,并引入基于内容的算法思想对商品的各属性进行研究,以提高推荐的准确性。实验证明：上述方法能够很好地为未注册用户服务且基于混合算法的推荐优于基于单种算法的推荐。 相似文献
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利用云模型改进基于项目的协同过滤推荐算法 总被引：1，自引：1，他引：1
基于项目的协同过滤推荐算法能有效解决传统的基于用户的协同过滤推荐系统可扩展性差、缺乏稳定性的缺点,但仍然不能解决数据稀疏的问题,在数据极度稀疏的情况下,传统的项目相似性度量方法无法实现准确度量,导致推荐效果急剧下滑。本文借鉴基于云模型的云相似性度量方法来实现基于知识层面的项目相似性度量,提出了一种新的基于项目的协同过滤推荐算法。实验结果表明即使在数据极度稀疏的情况下,改进后的算法仍然能取得较好的推荐效果。 相似文献
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智媒时代,主流媒体建立新闻平台、实现融合发展成为传递党的声音、展现真实故事、引导正向能量的关键.主流媒体在融合发展过程中,可借鉴短视频平台的算法推荐经验,充分发挥算法推荐机制的高效投递优势,深化新闻数据思维,细化新闻生产结构,强化新闻内容引导,优化新闻分发策略.文章主要探讨主流媒体新闻平台在发展过程中如何运用算法推荐机制,创新传播路径,以期为行业发展增添助力. 相似文献
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档案资源检索智能化是实现档案智能服务的关键突破点。协同过滤是实现档案智能化服务的一项重要技术。推进档案智能服务实现,要求应用的实现算法具有较好的克服数据稀疏性、冷启动等问题的能力,并具备较低的时间与空间代价,同时具有较好的适应性。为此针对性地提出应用于档案智能服务的协同过滤改进算法,通过数学证明分析和在典型数据集上的实际测试,表明该算法可较好地用于档案资源智能推荐,促进档案智能服务落地实现。 相似文献
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作为SVOD(订阅视频点播)流媒体业界龙头的Netflix（奈飞），其对于用户体验与算法的关系有着独特的理解与实践。其最核心的技术之一，就是对观众喜好进行判断和预测的算法系统，借由该系统，最终打造出高度定制化的内容推荐体系。本文以Netflix内容推荐系统闭环设计为例，探析智能流媒体时代其对“用户—算法”关系的独特思考。 相似文献