日前， 電子科技大學成都研究院大資料室研究人員、成都鏈科雲科技技術合夥人熊文軒， 為科技日報記者解答了這些問題。
被演算法“套路”的熱搜推送
“這不是簡單的‘貼標籤’， 而是組合‘套路’。 ”熊文軒說， 新聞聚合平臺、社交平臺推送的新聞、資訊使用的大資料演算法大體分兩類：基於內容推薦規則和協同過濾推薦規則。
前者是根據個人行為習慣將流覽的新聞、資訊等物件進行特徵提取、內容分類後， 進行關聯內容推送， 但其最大弊端是推薦內容單一。 “舉個簡單例子， 某天你的手機被女友拿去看了絲襪產品，
於是協同過濾規則出現了， 這是根據網路使用者相互的交叉體驗， 尋找相同愛好的群體， 推薦相同流覽記錄或行為。 “系統找了一群與你志同道合的‘小夥伴’在背後‘支招’。 他們跟你同樣關注體育、旅遊新聞， 但他們同時也閱讀了氣象新聞， 那麼演算法會將你之前未關注的氣象新聞推送給你。 ”熊文軒說， 這可以避免特徵分類單一， 實現動態推薦， 即根據個人興趣愛好的變化作調整。
“目前， 多數聚合類新聞平臺都會採取融合式演算法， 即將上述多種演算法綜合運用或開發出一些更複雜的演算法， 但原理大致類似。 ”熊文軒說。