近日，抖音通過“抖音安全與信任中心”網(wǎng)站首次公開了其推薦算法的原理，揭示了推薦系統(tǒng)不僅僅是基于完播率，還涉及復(fù)雜的多目標(biāo)平衡和推薦打分公式。

隨著“信息繭房”問題的日益凸顯，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的算法透明化成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。抖音、小紅書等平臺(tái)紛紛采取措施，試圖通過算法優(yōu)化幫助用戶打破信息局限，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容多樣化的“破繭”。然而，算法推薦是否真的加劇了信息繭房？平臺(tái)在算法透明化后又如何進(jìn)一步引導(dǎo)用戶走出舒適區(qū)？

抖音在本地生活領(lǐng)域的探索已經(jīng)進(jìn)入第四個(gè)年頭，但與美團(tuán)相比，仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。本文將通過回顧張一鳴在2015年對(duì)推薦引擎與搜索引擎的深度分析，探討抖音在本地生活領(lǐng)域遇到的難題。

“年輕人反殺熟，算法博弈開啟?！?在大數(shù)據(jù)時(shí)代，殺熟現(xiàn)象引發(fā)關(guān)注。年輕人不甘被算法 “算計(jì)”，他們?nèi)绾畏磽?？這場(chǎng)博弈又將走向何方？

“電商個(gè)性化推薦，提升用戶體驗(yàn)與效益。” 在競(jìng)爭(zhēng)激烈的電商領(lǐng)域，如何讓用戶發(fā)現(xiàn)心儀商品，提高復(fù)購(gòu)率？個(gè)性化推薦策略成為關(guān)鍵。本文將深入剖析其架構(gòu)、算法及應(yīng)用，揭示提升用戶粘性的奧秘。

在數(shù)字化時(shí)代，算法已成為塑造我們信息消費(fèi)習(xí)慣的強(qiáng)大力量。然而，當(dāng)算法開始主宰我們的思維和生活時(shí)，一些年輕人開始探索如何反向控制算法，以擺脫數(shù)字成癮的困境。本文深入探討了年輕人如何通過關(guān)閉個(gè)性化推薦、控制算法內(nèi)容等方式，重新奪回?cái)?shù)字自由。

推薦算法”是目前比較火的個(gè)性化推薦，常用于互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)、社交媒體、在線視頻和音樂服務(wù)等領(lǐng)域。這些算法通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)（如購(gòu)買歷史、瀏覽記錄、評(píng)分和搜索習(xí)慣等），來預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的產(chǎn)品或內(nèi)容，并據(jù)此提供個(gè)性化推薦。

最近，抖音對(duì)其推薦算法進(jìn)行了重構(gòu)，這一變化對(duì)于希望在平臺(tái)上獲得更多曝光的創(chuàng)作者來說影響深遠(yuǎn)。本文將探討抖音推薦算法的三大變化，以及這些變化對(duì)內(nèi)容創(chuàng)作者意味著什么，幫助創(chuàng)作者們更好地適應(yīng)新算法，抓住流量機(jī)遇。

自從短視頻興起之后，越來越多的人沉迷其中。于是有人視之為毒蛇猛獸避之不及。其實(shí)，短視頻的算法利用好了，未必不能成為提升自己的利器。這篇文章，也許會(huì)給你帶來一些啟發(fā)。

在微信公眾號(hào)信息流中，我們常常會(huì)接收到各個(gè)時(shí)間段和亂序的推文，也會(huì)有其他推送的內(nèi)容。久而久之，我們對(duì)自己訂閱的公眾號(hào)就沒有那么敏感了。這不禁讓我們思考：我們的“訂閱”還有意義嗎？

在機(jī)器學(xué)習(xí)的早期階段，探索對(duì)于理解環(huán)境至關(guān)重要，但隨著智能體學(xué)習(xí)的深入，利用已知策略以獲取穩(wěn)定回報(bào)變得更為重要。過多的探索可能導(dǎo)致錯(cuò)失最優(yōu)行動(dòng)帶來的回報(bào)，而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優(yōu)，錯(cuò)失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵問題。

你有沒有認(rèn)真想過，我們做決策時(shí)，都是如何做決定的？分哪幾個(gè)步驟，有哪些因素影響我們？這篇文章，作者從自身購(gòu)買耳機(jī)的案例說起，為我們?cè)敿?xì)拆解了整個(gè)決策過程和影響因素，希望能幫到大家。