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个性化推荐算法在新闻推送中的缺陷研究

作者:完美论文网  来源:www.wmlunwen.com  发布时间:2019/10/22 8:43:34  

摘要:如果在个性化新闻推送系统中沿用传统的人工推送的形式,显然会难以精准地满足用户多元化、个性化的需求,个性化推荐技术使用户从海量信息中解放出来。但是单纯地依靠计算机算法无法判断新闻内容,流量至上的理念容易导致内容质量低下,个性化算法推荐与人工干预相结合将是大势所趋。

关键词:信息过载; 个性化推荐; 新闻推送; 缺陷;

信息时代信息过于丰富,造成了“信息过载”:即指社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围。信息过载会导致人们获取自己感兴趣的信息愈发困难,解决信息过载这个难题可以采用信息检索技术和信息过滤技术,信息过滤技术即“个性化推荐”。一般的,个性化推荐系统中的推荐算法包括对用户的特征数据进行处理、特征抽取以及计算推荐列表几个步骤。由于个性化推荐算法本身的缺陷,在一些新闻个性化推送应用中,谣言、内容质量不高的新闻内容甚至是低俗信息得到了广泛传播,造成了不良社会影响。相比人工推荐,个性化推荐算法产出比更高、覆盖面更广、个性化程度更高,但风险把控能力相对较低。如何充分发挥个性化推荐算法的优点,规避其缺陷,成为了新闻推送应用中的研究重点。

1 常用的个性化推荐算法

1.1 基于协同过滤的个性化推荐

基于协同过滤的个性化推荐算法其基本思想是:对用户的兴趣爱好进行分析,利用用户-项目评分矩阵计算所有用户之间的相似度,然后找到与目标用户兴趣相似度最高的邻居集合,可以认为该邻居集合就能反映目标用户的兴趣爱好,因此可以将邻居集合中的项目推荐给目标用户[1]。此算法存在“冷启动”问题,在个性化推荐系统使用初期,缺少用户数量作为支撑,系统没有大量用户对项目进行评分,会造成用户-项目评分矩阵高度稀疏,故系统将很难进行个性化推荐。

1.2 基于内容的个性化推荐

基于内容的个性化推荐算法通过对用户曾经浏览过的信息进行分析研究,再为用户推荐与曾经浏览过的项目相似的内容。例如,一个人曾经看过“反贪风暴”,“扫毒”,“战狼”等电影,基于内容的个性化推荐系统就会推荐类似的反腐片、动作片等相关的电影内容。然而,不是所有项目的特征都像电影、书籍这样容易提取,比如说,用户在观看电影后写的长篇文字影评,就不容易进行特征抽取。因此,基于内容的个性化推荐系统常常需结合人工智能、概率统计和机器学习等技术来进行信息过滤,再将其表现成一个向量空间中的用户模型来表示用户的兴趣[2]。

1.3 基于社交网络的个性化推荐

基于社交网络的个性化推荐算法是利用社交网络获取用户的数据,比如兴趣爱好、关注的好友信息、关注的产品信息等。同样的,通过相似度来判断目标用户的邻居用户,并将邻居用户感兴趣的产品、信息、好友推荐给目标用户[3]。此个性化推荐算法适合有海量用户进行支撑的应用,比如主流社交APP:微信,QQ、新浪微博、支付宝等。

2 个性化推荐算法在新闻推送中的缺陷

近来年,个性化推荐算法在手机新闻客户端市场中的地位举足轻重,甚至已经超过了传统的人工推荐。现在已经有各种改进之后性能优良的个性化推荐算法,个性化推荐算法发挥的作用也越来越大:抓取海量用户的数据,精准分析海量用户的各类需求,实现新闻信息的个性化推荐,也实现了新闻媒体公司的利益最大化。但是可以看出其中存在一些问题:算法本身是没有思维的,有思维的是设计算法的人,算法的呈现形式、最后推荐的内容是由人的价值观所决定的。如果只靠个性化推荐算法来控制个性化新闻的推送,会缺少必要的内容审核机制,容易导致为抓住用户眼球而牺牲文章质量问题的出现。如果谣言、内容质量不高的新闻内容甚至是低俗信息得到了广泛传播,将会造成不良社会影响。而增加新闻内容人工审核机制无疑将会加大难度和成本,利益驱使下,即使相关部门屡次查封了违规的账号,也无法从源头上消除质量不高的内容再次出现。

个性化推荐算法在技术上实现了精准推荐,但是其流量至上的理念也引发了一系列纠纷。个性化新闻推送客户端擅自转发其他媒体公司未经授权的信息、作品等事件层出不穷,比如,某新闻客户端自2016年起转发了南方日报近2000条信息,构成了不正当竞争。这也充分显示出个性化推荐算法本身机制不够健全,存在严重的漏洞和缺陷。当然,其中也有一部分原因是因为缺乏相关的政策法规对其进行约束。

毫无疑问,个性化推荐算法能精准地满足用户多元化、个性化的需求,大大降低用户获取信息的金钱、时间成本,从另一个角度来看,个性化推荐算法控制下的消息推送模式,也会带来“自我封闭”的危险。个性化推荐算法的长期使用会给用户造成“信息茧房”的效果,导致用户无法接触到新的观点和新的事物。

3 结语

如果在个性化新闻推送系统中沿用传统的人工推送的形式,显然会难以精准地满足用户多元化、个性化的需求,个性化推荐技术使用户从海量信息中解放出来。但是单纯地依靠计算机算法无法判断新闻内容,流量至上的理念容易导致内容质量低下,个性化算法推荐与人工干预相结合将是大势所趋。

参考文献

[1] 李国振.基于协同过滤的个性化推荐系统算法研究[D].上海:东华大学,2018.

[2] 陈敏.个性化推荐系统研究[D].南京:南京邮电大学,2012.

[3] 石易,周神保.个性化推荐算法的安全风险[J].中国电信业,2019(05):68-71.

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