演算法推薦服務入庫標准

1. 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。

2. 評價演算法的四個標準是什麼

評價演算法的四個標准：

1.正確性

能正確地實現預定的功能，滿足具體問題的需要。處理數據使用的演算法是否得當，能不能得到預想的結果。

2.易讀性

易於閱讀、理解和交流，便於調試、修改和擴充。寫出的演算法，能不能讓別人看明白，能不能讓別人明白演算法的邏輯？如果通俗易懂，在系統調試和修改或者功能擴充的時候，使系統維護更為便捷。

3.健壯性

輸入非法數據，演算法也能適當地做出反應後進行處理，不會產生預料不到的運行結果。數據的形式多種多樣，演算法可能面臨著接受各種各樣的數據，當演算法接收到不適合演算法處理的數據，演算法本身該如何處理呢？如果演算法能夠處理異常數據，處理能力越強，健壯性越好。

4.時空性

演算法的時空性是該演算法的時間性能和空間性能。主要是說演算法在執行過程中的時間長短和空間佔用多少問題。

演算法處理數據過程中，不同的演算法耗費的時間和內存空間是不同的。

(2)演算法推薦服務入庫標准擴展閱讀：

演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。此外，一個演算法還具有下列5個重要的特性。

（1）、有窮性

一個演算法必須總是（對任何合法的輸入值）在執行有窮步之後結束，且每一步都可在有窮時間內完成。

（2）、確定性

演算法中每一條指令必須有明確的含義，讀者理解時不會產生二義性。即對於相同的輸入只能得到相同的輸出。

（3）、可行性

一個演算法是可行的，即演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現的。

（4）、輸入

一個演算法有零個或多個的輸入，這些輸入取自於某個特定的對象的集合。

（5）、輸出

一個演算法有一個或多個的輸出，這些輸出是同輸入有著某種特定關系的量。

3. 演算法的衡量標准有哪些

衡量演算法的三個標準是：時間復雜度、空間復雜度和難易程度。時間復雜度可以簡單的說就是：大概程序要被執行的次數，而非時間。
注意：是次數，不是時間，因為不同機器的性能是不一樣的,不要用計時器在那裡計時誰的更快。當然，如果在同一台電腦上運行計時另說。
空間復雜度：同樣簡單來說就是：演算法執行過程中大概所佔用的最大的內存。

4. 材料出庫，入庫，結存的數據怎麼演算法 的分別是什麼意思

計算方法:

材料發出結存單價=(期初結存金額+本期入庫金額)/（期初結存數量+本期入庫金額）

本期結存金額=材料結存單價*結存數量

本期出庫數量=期初+采購入庫-期末（金額類似）

ACCESS也設計思路如下：

1． 先分設計好三個表

2． 再計算出發出結存單價

3． 依據單價計算出期末結存數量與金額

4． 倒推出本期出庫數量金額

5. 視頻伺服器的演算法標准

網路視頻伺服器的壓縮演算法標准不外乎有MJPEG、MPEG-1、MPEG-4三種。
MJPEG壓縮技術標准源於JPEG圖片壓縮技術，是一種簡單的幀內JPEG壓縮，壓縮後圖像清晰度較好。但由於這種方式本身的技術限制，無法作大比例壓縮，數據量較高，錄像每小時1-2G空間，網路傳輸耗費大量的帶寬資源，不大適用於移動物體圖像的壓縮，也不大適用於國內長時間保安錄像的需求。
MPEG-1壓縮技術標准採用前後幀多幀預測的壓縮演算法，具有很大的壓縮靈活性，應用最為廣泛，這種演算法技術發展成熟，數據壓縮率相比MJPEG要高，但數據量還是較大，錄像每小時300-400M空間，若用於銀行長時間實時錄像，佔用硬碟空間較大，尤其是網路傳輸佔用帶寬較大，不大實用於視頻圖像遠程傳輸。
MPEG-4壓縮技術標準是目前進入實用階段的最為先進的壓縮技術，它利用很窄的帶寬，通過幀重建技術壓縮和傳送圖像，以求以最少的數據獲得最佳的圖像質量。MPEG-4的特點使其更適於交互AV服務以及遠程監控，採用MPEG-4壓縮演算法，圖像壓縮比較高，錄像每小時100-200M空間，圖像清晰度高，網路傳輸佔用帶寬小，能通過各種傳輸方式進行遠程視頻圖像傳輸。 由於網路視頻監控伺服器多用於對多個分散網點的遠程、實時、集中監控，因此，監控中心可以同時監控、錄像的視頻路數是衡量遠程集中監控效果的重要指標。
在理論上可同時對無限多個監控位點圖像實施遠程實時監控、錄像。但在實際應用中受監控中心實際網路帶寬的限制，如中心網路帶寬為10M的話，假設每路視頻佔用250K，則最多可實現40路視頻的錄像，除非降低每路視頻帶寬或增加網路帶寬。 在基於網路視頻伺服器的大型網路視頻集中監控系統中，監控中心通常設置了多個監控客戶端，往往存在同一時間段訪問某一個前端監控網點並發出實時監控或錄像調用請求的情況。當監控中心有N個監控客戶端需要同時觀看遠程某一個監控點圖像時（假設一路圖像帶寬佔用為250K），常規模式下外網帶寬佔用為（N*250）K，通常會導致數據堵塞從而影響監控效果，因此常規的網路視頻伺服器系統一般只能支持三、四個客戶端的同時訪問要求。
是否支持本地錄像資料的遠程在線智能化檢索、回放和轉錄 針對於多個分散網點的遠程、實時、集中監控系統應用情況，由於公網帶寬資源的稀缺性和有償性，出於經濟方面的考慮，多數用戶會採用ADSL寬頻線路進行遠程數字視頻信號的傳輸。電信部門提供的包月ADSL線路帶寬理論值為上行帶寬512K，下行2M，但實際的上行帶寬往往只有200多K。為充分滿足監控應用需求，實際系統中多採用「中心遠程實時輪巡監控、網點本地實時錄像、中心遠程隨時調看錄像」的功能模式。
對於網點本地錄像資料的遠程調看應用，多數網路視頻伺服器軟體還不能提供有效的解決方案，多數由網點本地的工作人員選擇所需的錄像資料文件並遠程拷貝或E-MAIL給中心監控人員，中心監控人員接收到後再打開觀看，操作繁瑣費時。 在基於ADSL寬頻線路的網路應用環境下，電信公司提供給用戶的接入方式是動態IP接入方式，即用戶通過虛擬撥號技術動態獲得IP地址來上網的方式：用戶通過本地電腦安裝的撥號程序，驅動ADSL Modem撥號接入INTERNET時，ISP通常會隨機分配給用戶一個公共IP地址，在斷線之前這個IP地址是唯一的，其他用戶可以通過這個IP地址來 訪問該用戶，但是一旦斷線後再次連接時，ISP會重新隨機分配另外一個IP地址給該用戶。
在利用網路視頻伺服器 實現遠程視頻集中監控應用中，在基於ADSL寬頻線路的網路應用環境下，如何簡便地實現在動態IP地址條件下監控中心對監控前端的實時訪問，仍是困擾諸多工程商、系統集成商以及 網路視頻伺服器 生產廠家的難題之一。許多網路視頻伺服器 不能提供動態IP接入的解決方案，一旦工程商或用戶利用 網路視頻伺服器並通過ADSL來組建遠程監控系統，很可能會導致系統無法實現預期的功能。 在某些系統應用情況下，視頻監控系統僅僅是整個大型系統的一個應用子系統，如果能將視頻監控系統和其它系統進行有機整合，將大大方便用戶的系統操作使用。

6. 《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》正式施行，這具體是如何規定的

3月1日開始施行的《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》，主要從維護消費者利益、避免“暗箱”操作、理順管理職責、保護勞動者合法權益、防止不良消費、健全監管體系等方面作出了詳實的規定。

總之，《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》可以讓互聯網服務交易更加有序、健康運行。

7. 多部門宣布不得利用演算法推薦服務從事違法活動，具體有何應對措施

在購物或者說是旅行的時候，總是會有平台根據演算法推薦出自己可能喜歡的東西，人們也就因此產生了消費行為。不過多部門宣布不得利用演算法推薦服務從事違法活動，具體的應對措施就是制定了和完善了相關的法律法條，由國家互聯網信息辦公室等4個部門發布了《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》，而且這個規定在3月1日就開始實施了。並且依據這個規定，會對違法行為進行相應的打擊，並且防範和抵制傳播不良信息。

總結

法律法規的制定是逐步完善而且與時俱進的，所以說這個法規是非常有效的，而且能夠保護人們的合法權益。普通人如果在互聯網世界被人辦理的話，也可以通過相關的法律法規維護自己的合法權益。

8. 互聯網信息服務演算法推薦管理規定

第一章總 則第一條為了規范互聯網信息服務演算法推薦活動，弘揚社會主義核心價值觀，維護國家安全和社會公共利益，保護公民、法人和其他組織的合法權益，促進互聯網信息服務健康有序發展，根據《中華人民共和國網路安全法》、《中華人民共和國數據安全法》、《中華人民共和國個人信息保護法》、《互聯網信息服務管理辦法》等法律、行政法規，制定本規定。第二條在中華人民共和國境內應用演算法推薦技術提供互聯網信息服務（以下簡稱演算法推薦服務），適用本規定。法律、行政法規另有規定的，依照其規定。

前款所稱應用演算法推薦技術，是指利用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等演算法技術向用戶提供信息。第三條國家網信部門負責統籌協調全國演算法推薦服務治理和相關監督管理工作。國務院電信、公安、市場監管等有關部門依據各自職責負責演算法推薦服務監督管理工作。

地方網信部門負責統籌協調本行政區域內的演算法推薦服務治理和相關監督管理工作。地方電信、公安、市場監管等有關部門依據各自職責負責本行政區域內的演算法推薦服務監督管理工作。第四條提供演算法推薦服務，應當遵守法律法規，尊重社會公德和倫理，遵守商業道德和職業道德，遵循公正公平、公開透明、科學合理和誠實信用的原則。第五條鼓勵相關行業組織加強行業自律，建立健全行業標准、行業准則和自律管理制度，督促指導演算法推薦服務提供者制定完善服務規范、依法提供服務並接受社會監督。第二章信息服務規范第六條演算法推薦服務提供者應當堅持主流價值導向，優化演算法推薦服務機制，積極傳播正能量，促進演算法應用向上向善。

演算法推薦服務提供者不得利用演算法推薦服務從事危害國家安全和社會公共利益、擾亂經濟秩序和社會秩序、侵犯他人合法權益等法律、行政法規禁止的活動，不得利用演算法推薦服務傳播法律、行政法規禁止的信息，應當採取措施防範和抵制傳播不良信息。第七條演算法推薦服務提供者應當落實演算法安全主體責任，建立健全演算法機制機理審核、科技倫理審查、用戶注冊、信息發布審核、數據安全和個人信息保護、反電信網路詐騙、安全評估監測、安全事件應急處置等管理制度和技術措施，制定並公開演算法推薦服務相關規則，配備與演算法推薦服務規模相適應的專業人員和技術支撐。第八條演算法推薦服務提供者應當定期審核、評估、驗證演算法機制機理、模型、數據和應用結果等，不得設置誘導用戶沉迷、過度消費等違反法律法規或者違背倫理道德的演算法模型。第九條演算法推薦服務提供者應當加強信息安全管理，建立健全用於識別違法和不良信息的特徵庫，完善入庫標准、規則和程序。發現未作顯著標識的演算法生成合成信息的，應當作出顯著標識後，方可繼續傳輸。

發現違法信息的，應當立即停止傳輸，採取消除等處置措施，防止信息擴散，保存有關記錄，並向網信部門和有關部門報告。發現不良信息的，應當按照網路信息內容生態治理有關規定予以處置。第十條演算法推薦服務提供者應當加強用戶模型和用戶標簽管理，完善記入用戶模型的興趣點規則和用戶標簽管理規則，不得將違法和不良信息關鍵詞記入用戶興趣點或者作為用戶標簽並據以推送信息。第十一條演算法推薦服務提供者應當加強演算法推薦服務版面頁面生態管理，建立完善人工干預和用戶自主選擇機制，在首頁首屏、熱搜、精選、榜單類、彈窗等重點環節積極呈現符合主流價值導向的信息。第十二條鼓勵演算法推薦服務提供者綜合運用內容去重、打散干預等策略，並優化檢索、排序、選擇、推送、展示等規則的透明度和可解釋性，避免對用戶產生不良影響，預防和減少爭議糾紛。第十三條演算法推薦服務提供者提供互聯網新聞信息服務的，應當依法取得互聯網新聞信息服務許可，規范開展互聯網新聞信息采編發布服務、轉載服務和傳播平台服務，不得生成合成虛假新聞信息，不得傳播非國家規定范圍內的單位發布的新聞信息。第十四條演算法推薦服務提供者不得利用演算法虛假注冊賬號、非法交易賬號、操縱用戶賬號或者虛假點贊、評論、轉發，不得利用演算法屏蔽信息、過度推薦、操縱榜單或者檢索結果排序、控制熱搜或者精選等干預信息呈現，實施影響網路輿論或者規避監督管理行為。

9. 如何做好「推薦演算法」有哪些常見的錯誤需要避免

在這里share一下。
1、推薦演算法的構成
一套標準的推薦演算法，需要四個組成部分
第一：數據源，行為基礎數據的篩選；通常，推薦演算法來源於用戶行為的採集，簡單說就是行為數據越豐富，樣本覆蓋率越全面，結果越准確；如果采樣有偏差，那麼結果就會有偏差。
舉例1：游戲推薦演算法，我們之前限於采樣技術水平和處理能力，用的是登陸用戶玩過的游戲歷史，那麼推薦結果就會偏重於需要登陸的游戲。而隨著技術提升用全部用戶玩過的游戲歷史，就更全面了。
舉例2：在搜索引擎中，對關鍵詞做推薦，有兩種方案，一種是基於廣告主的競價記錄；另一種是基於網民的搜索行為；前一種專業性更強，噪音小；後一種覆蓋面廣，噪音大，各有利弊，根據業務訴求選擇。
推薦演算法，通常來源於用戶的行為記錄，比如關鍵詞推薦用用戶搜索歷史，電商推薦用用戶購物歷史，游戲推薦用玩家玩游戲的歷史，然後基於演算法給出相關度，再排序展示 ；但這不絕對，也有並非基於用戶行為記錄的推薦原理，比如基於用戶身份特徵或其他地區、網路環境等特徵，限於篇幅和常見的業務訴求，這里就不展開說明了。
行為基礎數據必要時要做一些去除噪音的工作，比如你通過日誌分析玩家游戲歷史，或用戶購物歷史，至少知道把各搜索引擎和工具的抓取痕跡過濾出去，否則結果是很難看的。
演算法很多種，網上可以搜到很多，就算搜不到，或者搜到了看不懂，自己編也不難的（我就編過，效果自以為還不錯，但是的確不如人家專業的演算法效果好，所以適合練手，不適合出去吹牛）
不同演算法差異還是蠻大的，需要理解一下業務訴求和目標特徵來選擇。這個我真心不是高手，我們同事講的演算法我都沒能理解，就不多說了。微博上的「張棟_機器學習"和"梁斌penny"都是演算法高手，大家可以多關心他們的微博。
第三：參數！
絕對不要認為用到了好的演算法就可以了！演算法往往會基於一些參數來調優，這些參數哪裡來？很不好意思的告訴你，大部分是拍腦袋出來的。但是你拍腦袋出來後，要知道去分析結果，去看哪裡對，哪裡錯，哪裡可以改，好的演算法可以自動調優，機器學習，不斷自動調整參數達到最優，但是通常可能需要你不斷手工去看，去看badcase，想想是什麼參數因素導致的，改一下是否變好？是否引入新的bad case？
第四：校驗！
校驗一種是人工做盲測，A演算法，B演算法的結果混淆，選案例集，看哪個效果好；或A參數、B參數混淆，同理測試。通過盲測選擇認為更合理的演算法、更適宜的參數.
以上是個人認為，做好推薦演算法的步驟
下面說一下常見問題
1、以為有了演算法就ok了，不對參數優化，不做後續的校驗和數據跟蹤，效果不好就說演算法有問題，這種基本屬於工作態度的問題了。
2、對樣本數據的篩選有問題，或缺乏必要的噪音篩查，導致結果噪音多。比如你有個推廣位天天擺著，導致用戶點擊多，然後導致後台行為數據里它和誰的關聯都高，然後不管用戶到哪裡都推薦這個玩意，這就是沒有足夠篩查。
3、熱度影響
我說一下最簡單的推薦演算法
同時選擇了A和B的人數作為A與B的關聯度。
這個實現最簡單，也最容易理解，但是很容易受熱度影響
我曾經注意過某個熱門圖書電商網站，推薦的關聯書籍一水的熱門書籍，就是這個問題。
這些是非常簡單但是又非常容易出現的，關聯誤區。
4、過於求全
現在也遇到一些朋友，一提到推薦演算法或者推薦系統，就說我這個要考慮，那個要考慮，不管是行為記錄，還是用戶特徵，以至於各種節日效應，等等等等，想通過一個推薦系統完全搞定，目標很大，所以動作就極慢，構思洋洋灑灑做了很多，實現起來無從下手，或者難以寸進；我覺得，還是量力而行，從最容易下手的地方開始，先做到比沒有強，然後根據不斷地數據校驗跟蹤，逐漸加入其他考慮因素，步步前進，而不要一上來就定一個宏偉的龐大的目標；此外要考慮實現成本和開發周期，對於大部分技術實力沒有網路，騰訊，淘寶那麼強的公司而言，先把簡單的東西搞好，已經足夠有效了，然後在運營數據的基礎上逐次推進，會越來越好；有些公司是被自己宏大的目標搞的焦頭爛額，最後說，哎，沒牛人搞不定啊。嗯，反正他們的目標，我顯著是搞不定的。就這些，希望有所幫助

10. 演算法推薦服務是什麼

演算法推薦服務是：在本質上，演算法是「以數學方式或者計算機代碼表達的意見」。其中，推薦系統服務就是一個信息過濾系統，幫助用戶減少因瀏覽大量無效數據而造成的時間、精力浪費。

並且在早期的研究提出了通過信息檢索和過濾的方式來解決這個問題。到了上世紀90年代中期，研究者開始通過預測用戶對推薦的物品、內容或服務的評分，試圖解決信息過載問題。推薦系統由此也作為獨立研究領域出現了。

用演算法推薦技術是指：應用演算法推薦技術，是指利用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等演算法技術向用戶提供信息。

基於內容的推薦方法：根據項的相關信息（描述信息、標簽等）、用戶相關信息及用戶對項的操作行為（評論、收藏、點贊、觀看、瀏覽、點擊等），來構建推薦演算法模型。

是否推薦演算法服務會導致信息窄化的問題：

推薦技術並不是單純地「投其所好」。在一些專家看來，在推薦已知的用戶感興趣內容基礎上，如果能深入激發、滿足用戶的潛在需求，那麼演算法就能更好地滿足人對信息的多維度訴求。

在外界的印象里，個性化推薦就像漏斗一樣，會將推薦內容與用戶相匹配，傾向於向用戶推薦高度符合其偏好的內容，致使推薦的內容越來越窄化。

但與外界的固有認知相反，《報告》認為在行業實踐中，互聯網應用（特別是位於頭部的大型平台）有追求演算法多樣性的內在動力。

在對行業內代表性應用的數據分析後，《報告》發現，閱讀內容的類型數量是否夠多、所閱讀內容類型的分散程度是否夠高，與用戶是否能長期留存關聯密切，呈正相關。上述兩項指標對用戶長期留存的作用，可以與信息的展現總量、用戶的停留時長、用戶閱讀量等指標的影響相媲美。