① 豆瓣FM 的推薦演算法是怎樣的
豆瓣FM的推薦演算法沒有停止，反而是在不斷演進當中，伴隨著它成長的用戶，會慢慢發現越來越多的驚喜與滿意。豆瓣FM是中國互聯網實踐個性化服務的一個很好的土壤，其中糅合了包括演算法、ui/ue、數據清洗與整合、音頻分析技術、用戶行為分析、編輯與運營、後台架構等等大量的因素，即便是推薦演算法也只是演算法技術中的一部分。單論推薦演算法，就最簡單的演算法，也會極大地受到其它因素的影響，比如單曲推薦功能、新版的上線，對於演算法的學習與積累都會起到極大的正面作用。
② 網易雲的音樂推薦演算法適用於其他軟體嗎
網易雲音樂推薦演算法不適用於其他軟體。
很多人在使用網易雲音樂時，會感覺推薦音樂很好，質量高聽起來舒服。於是到網上去搜索，發現了幾種推薦方法。這時候我們要注意一個問題，那就是網上言論並不是公司內部答案，大多數內容都是以相似度出發，用兩三首歌曲舉例。事實上，一個平台有眾多歌曲，一個流行歌手少說也有幾十首歌曲，演算法並沒有想像中那麼簡單。就算固定答案，隨著版本更新，也會出現許多不同演算法。
3、並非萬能
在大多數情況下，推薦演算法都可以拿捏住用戶心思，畢竟平台擁有大數據，辨別用戶想法並不難。可不是所有人，都擁有同樣一種想法，有人覺得平台推薦內容准確，有人覺得推薦會造成麻煩。即使優化再完美，也無法滿足所有人。
③ 百度演算法，多久更新一次啊
每次網路更新的演算法，都是基於之前的版本更新，不斷優化對的。
網路經常更新演算法，只不過是在有大的改動時，才會發公告告之。
④ 研究生 推薦演算法還值得研究嗎
值得。
推薦演算法是計算機專業中的一種演算法，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西，應用推薦演算法比較好的地方主要是網路。。
個性化推薦概念的首次出現是在1995年3月的美國人工智慧協會上，由卡耐基梅隆大學的RobertArmstrong等提出了個性化導航系統WebWatcher。
⑤ 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。
⑥ 百度快照演算法又改了嗎
應該是網路又更新了吧，你自己看看。
⑦ 知識+數據+算力：演算法進化升級的路徑是什麼|德外獨家
演算法融入信息傳播，帶來了傳播的深刻變革。推薦演算法基於大數據和人工智慧技術，通過演算法模型，進行信息與用戶的匹配，成為智能傳播中的主導力量。
然而，經過演算法過濾選擇後，匹配給用戶的信息對個人認知、判斷以及 社會 性的負面影響，引起了廣泛的關注和擔憂。
作者從智能傳播中演算法的缺陷入手，圍繞演算法優化和升級，與人工智慧行業專家、國家廣播電視總局廣播電視科學研究信息與安全技術研究所王磊博士，展開探討，以期為演算法進化找到可行路徑。
以下為兩人對談的詳細內容。
推薦演算法只能依從用戶
個人的偏好、需求嗎？
於烜： 演算法融入信息傳播，改變了信息採集、生產、分發和反饋等過程，帶來了傳播的深刻變革。在移動互聯網時代，演算法主導信息分發，演算法的個性化推薦（簡稱推薦演算法），有效應對了信息超載帶來的分發危機，解決了海量信息與用戶間的供需匹配問題，優化了生產和消費的資源配置效率，無疑是一種先進的技術和生產力。
但是， 推薦演算法存在一個明顯的缺陷。 我們知道在現代 社會 中，傳播的一個重要功能是實現 社會 整合，以傳統媒體為代表的大眾傳播發揮了 社會 整合的作用，傳媒能夠把不同階層、人群、族群凝聚起來，形成 社會 共識，這就是媒體公共性的體現。
然而，個性化演算法推薦，依據的是網路中用戶本人或相似人群的個人興趣、愛好、習慣、需求，只體現了個性，缺少公共性， 公共性缺席是演算法主導信息傳播的一個明顯的缺陷。推薦演算法只能依從用戶個人的偏好、需求嗎？
王磊：從技術上說，演算法是一種中介， 通過演算法模型，將信息與用戶進行匹配，本質是要解決信息和用戶的精準匹配問題。無論是傳統的機器學習演算法，還是近年來興起的深度學習演算法，通過用戶個人屬性和網路應用使用過程中的數據記錄，挖掘用戶個人興趣、需求， 最終達成個人信息需求的精準匹配，這就是演算法的使命。
當演算法融入傳播，演算法主導的短視頻平台、資訊平台成為了媒體，作為媒體，需要傳播主流價值觀，需要承擔媒體公共性責任， 除了個性化的推薦，在演算法中應該體現出公共性，這是從媒體角度、傳播角度，對演算法的要求。
於烜： 目前的智能傳播中，演算法並沒有回應這樣的要求。也就是說，從傳播角度看，目前普遍應用的個性化推薦演算法技術自身是有缺憾的，換句話說， 僅僅依靠推薦演算法技術進行的傳播，是有缺陷的，需要進化。
王磊： 對，可以這樣理解。
於烜： 近年來，智能傳播中，經過演算法過濾選擇後匹配給用戶的信息，對個人認知、判斷以及 社會 性的負面影響，引起了傳播學研究的關注，比如信息繭房、演算法囚徒、圈層化，這些研究都提示了演算法帶來的風險。所以無論是從演算法技術自身的缺憾，還是演算法在現實傳播中帶來的問題兩個層面看，演算法需要升級。
王磊： 確實如此， 推薦類演算法需要從演算法技術路線和網路架構上進一步升級， 以嘗試解決上述問題。
演算法是否能夠發現用戶更全面多樣的內容？
於烜： 大眾傳播時代的信息也是要過經過媒體過濾選擇的，但是在新聞專業主義的准則下，信息選擇有明確的標准，要求客觀、平衡，以盡可能反映 社會 現實。
但是，演算法的根本邏輯是流量，以流量為目的進行信息匹配。研究表明，流量偏向情緒性、故事性、戲劇性內容，客觀、平衡這一新聞傳播大廈的基石已經被流量沖垮了。
100年後的今天，被演算法選擇的信息失衡、失真，擬態環境和現實世界不是越來越接近，相反卻是越來越偏離了。
演算法模型中，是否可以將客觀、平衡等專業價值觀要素導入進去？也就是說不僅僅找到迎合用戶表面的喜好，也能發現他潛在的需要，或者是他願意了解、也應該了解的更全面的這樣一些內容？在實現過程中面臨的困難和挑戰又是什麼？
王磊： 我想可以嘗試突破信息傳播失衡、失真的現狀，但是實現起來難度很大。 一種辦法是演算法+規則，即以現有深度學習演算法模型為基礎，將專業價值觀理念設定為相應規則，兩者結合形成新的計算模型，進行相應信息匹配。 但是，現實中難度很大。
還有一個辦法，需要通過技術演進來實現。從人工智慧發展歷程看， 現在正處於弱人工智慧時代， 即「數據+演算法」的時代，這一時期通過大量投喂數據，演算法精度較過去提高了很多，但是 存在一個難以破解的核心問題——無法解決海量數據之間的深層次語義層面的關聯關系，演算法的泛化能力比較差， 簡單說就是在一個數據集中的模型，運用在另一個相似數據集中，其效果會變差。
只有當技術演進到 「知識圖譜+演算法」 階段，能夠在數據間找到並建立起相應的關聯關系，破解數據語義層面的聯系，才有可能挖掘出用戶潛在的、多層次的需要，改變目前簡單迎合的狀況。
清華大學張鈸院士提出的第三代人工智慧，即 知識+數據+演算法+算力， 或許未來可以從這個方面突破，一定程度上彌補當前信息傳播中推薦類演算法的缺陷。
第二代人工智慧階段，
如何推動綜合評價體系建立？
於烜： 演算法驅動的內容平台通過組織生產和演算法分發，已然成為了智能傳播時代的主體，因此說需要通過規則導入，促使演算法進化。
目前個性化推薦演算法，強調的是迎合用戶個人個性化的精度，是不是可以從內容端的廣度進行考量， 比如說，內容的多樣性，讓觀點多樣、信源多樣、品類多樣的內容達到用戶？也就說是否可以通過內容的廣度，來體現新聞傳播客觀、平衡。
王磊： 是的， 除了精度，演算法的廣度應該成為一個評價指標，如對內容的非歧視性關聯推薦等。現階段綜合評價指標的合理設計將引導演算法不斷地優化升級。 當然，這些評價標準的制定也需要傳播學的專家加入，共同探討。
於烜： 如果要對今天的對話做一簡短小結，我想說，面對演算法技術的缺憾及引發的問題，演算法無疑需要進化。而演算法進化有賴於演算法技術自身的演進，有賴於演算法掌控者的倫理培養，有賴於監管部門的標准規范。同時，這需要學界、業界、政府共同努力。
編者按：
作者：於烜，北京廣播電視台高級編輯、新聞傳播學博士，德外5號特約作者。
⑧ 抖音推薦演算法又變了!如何應對
積極應對
平台已經流量增長乏力了,他希望我們深耕一個垂直領域,深耕一群粉絲,所以現在的直播推薦演算法之中,增加了UV值、漲粉率。
