智能推送和算法推荐

❶ 算法推荐服务是什么

算法推荐服务是：在本质上，算法是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”。其中，推荐系统服务就是一个信息过滤系统，帮助用户减少因浏览大量无效数据而造成的时间、精力浪费。

并且在早期的研究提出了通过信息检索和过滤的方式来解决这个问题。到了上世纪90年代中期，研究者开始通过预测用户对推荐的物品、内容或服务的评分，试图解决信息过载问题。推荐系统由此也作为独立研究领域出现了。

用算法推荐技术是指：应用算法推荐技术，是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。

基于内容的推荐方法：根据项的相关信息（描述信息、标签等）、用户相关信息及用户对项的操作行为（评论、收藏、点赞、观看、浏览、点击等），来构建推荐算法模型。

是否推荐算法服务会导致信息窄化的问题：

推荐技术并不是单纯地“投其所好”。在一些专家看来，在推荐已知的用户感兴趣内容基础上，如果能深入激发、满足用户的潜在需求，那么算法就能更好地满足人对信息的多维度诉求。

在外界的印象里，个性化推荐就像漏斗一样，会将推荐内容与用户相匹配，倾向于向用户推荐高度符合其偏好的内容，致使推荐的内容越来越窄化。

但与外界的固有认知相反，《报告》认为在行业实践中，互联网应用（特别是位于头部的大型平台）有追求算法多样性的内在动力。

在对行业内代表性应用的数据分析后，《报告》发现，阅读内容的类型数量是否够多、所阅读内容类型的分散程度是否够高，与用户是否能长期留存关联密切，呈正相关。上述两项指标对用户长期留存的作用，可以与信息的展现总量、用户的停留时长、用户阅读量等指标的影响相媲美。

❷ 百家号的推荐机制是什么样的

自媒体文章被推荐的几个要点：

1. 读者阅读的反馈信息，如阅读完成率，点赞，评论，收藏，转发等，会影响下一次的推荐数量。

2. 你文章自带标签，对应的用户群体。

百家号平台是如何获取更多的推荐量：

1. 优化文章选题

2. 注重结构排版

3. 增加评论区互动

4. 优化标题标签

百家号自媒体平台的推荐机制是基于现在互联网的大数据通过算法来完成的，所以一般比较固执不懂变通，还有可能出现“误判”，其实这些问题的根本原因还是在于创作者文章内容的本身，文章的突出信息之间有一定的偏差，导致机器误读你的文章，所以不要指望机器去理解你的文章，那是不可能的，机器没有思考能力，他只会根据文章中出现字词的数量来进行评估。他所知道都是人们强行给他灌输的知识，他只是机械的对比。所以我们如果想要提高平台的流量倾斜就必须先让机器人满意，要做好如上几点才有机会去面对更多的读者。

❸ 抖音的推荐机制是利用的什么原理

一、智能算法的推荐原理

智能算法推荐的本质，是从一个聚合内容池里面给当前用户匹配出最感兴趣的内容。

这个内容池，每天有几十上百万的内容，涵盖15s短视频、1min长视频、5min超长视频。

而在给用户匹配内容的时候，平台主要依据3个要素：内容、用户以及用户对内容的感兴趣程度。

系统是怎么理解我们创作的内容呢？

平台在做内容刻画的时候，主要会依托于关键词识别技术：通过提取文案、视频中的关键词，根据关键词将内容进行粗分类，然后根据细分领域的关键词，再对分类进行细化。

比如，视频文案及内容的关键词是“罗纳尔多、足球、世界杯”。

大部分关键词都属于体育类词汇，就会先把你的作品分到体育大类，然后根据具体的关键词，再细分到“足球”、“国际足球”等二三级类目。

用户刻画

通过这一系列的比对、分析，系统推测还原出一个用户的基本属性，比如：Ta可能是一个正在旅游的男性，喜欢足球、汽车等分类。

系统会把上述的用户特征，归类为这个用户的标签。

用户标签主要分为3大类：

1）用户的基本信息（年龄、性别、地域）；

2）用户的行为信息（关注账号，历史流浪记录，点赞收藏的内容、音乐、话题）；

3）阅读兴趣（阅读行为、用户聚类、用户标记）。

系统根据用户的信息和行为，对用户进行分析计算，计算出用户喜好的分类、话题、人物等其他信息，这样就完成了系统对用户的刻画。

推荐算法的本质

利用作品的特征（主题词、标签、热度、转发、时效、相似度）、用户喜好特征（短期点击行为、兴趣、职业、年龄、性别等），以及环境因素（地域、时间、天气、网络环境），拟合一个用户对内容满意的函数，它会估算用户对每一个作品的点击概率，然后再从系统几十上百万的内容流量池中，将所有的作品按照兴趣由高到低排序，Top10的作品在此时会脱颖而出，被推荐到用户的手机上进行展现。

大概就是这个样子想学的可以私信小编

❹ 抖音短视频的推荐机制（或者说算法）是怎样的

抖音的算法是很厉害的，让很多人刷抖音成瘾了。抖音的流量分配是去中心化的，也就是说每个人刷到的抖音内容都不一样。所有的抖音的用户，你拍的任何一个视频，无论质量好还是质量坏，发布了之后一定会有播放量，从几十到上千都有可能。这个叫做流量池，抖音会根据算法给每一个作品的人分配一个流量池。到了流量池之后，抖音根据你在这个流量池里的表现，决定是把你的作品推送给更多人，还是不再推送。因此，抖音的算法让每一个有能力产出优质内容的人，得到了跟大号公平竞争的机会。想更深入的去了解抖音的运营知识，还得去学习一下，除了算法、还有内容、用户、拍摄、剪辑、数据分析、变现等等，把这些弄明白了，自然也就会了，我一个朋友是做健身教练的，后来在黑马程序员学了短视频之后，每天拍自己的健身方法，吸引了很多粉丝，开直播变现，收徒弟了。

❺ 如何减少后真相现象的发生

减少后真相现象的发生的方法：

1、价值引导和制度约束双管齐下

“后真相时代”出现的加之困境归因是公众的网络行为失范，需要体系性的规制与约束，约束的目的在可控性，这就需要结合正确的价值引导，二者相结合，需要从以下几个方面入手：

首先，健全信息法律管理体系，用制度来捍卫价值共识的形成。我们要依法保障全体公民享有广泛的权利，保障公民的人身权、财产权、基本政治权利等各项权利不受侵犯，保证公民的经济、文化、社会等各方面权利得到落实，努力维护最广大人民根本利益，保障人民群众对美好生活的向往和追求。

其次，从价值引导、主流价值观话语权的角度出发，“后真相”现象下话语权引发的公共政治舆论及次生舆论强化网络对政治的民主监管的同时也带来了虚假信息、谣言难辨、信息娱乐化等负面后果。

因此，要积极规范舆论，通过主流价值引导的方式找到平衡的应对策略，不能非黑即白地杜绝一切非主流信息，而要刚柔并济采取“一元主导不动摇，多元信息严把控”的策略。

2、严格把关重塑公信力

真相是获取公众信任，消解信任异化的最有效方式。在“后真相时代”，政府公信力下降，网络社交媒体影响力提高，虚假信息泛滥，面对“后真相”带来的信任异化与公信力重塑的价值困境，要重塑政府公信力，政府需要占领网络空间，用权威信息占领网络传播空间。

政府机关和主流媒体要通过制度设计重建网络信任体系，强化主流权威价值引领。首先，允许一定程度的不信任，要考虑的只是如何调配信任与不信任共存时的均衡问题，对于信任均衡而言，需要打破原有体系中的以情绪主导而将重心引导到对真相的关注上来，加大主流媒体新闻可信度，提高公信力。

其次，通过契约的方式建立信任中介，可以以法律条文也可以用规则性的制度，制度信任不易受个体及影响，具有优化信任的能力。再次，需要培育社交网络的公共信任意识，通过对主流价值的不断强化，潜移默化地形成可量化的道德底线，使其形成公共信任。

3、发挥技术引领优势———区块链+智能媒体融合

在法律和技术的双重制约下，如何从中突出重围，需要平衡技术和人文需求的关系，在推进技术的同时，实现以社会主义核心价值观为主要内容的价值共识的融入，让技术服务于价值共识的建构进程。

先进的技术力量有助于消解“后真相”带来的价值共识困境。人工智能、大数据、区块链作为最新技术的代表，作用逐渐凸显。尤其是区块链技术，在保护隐私、版权、数据信息及信息溯源等方面可开发性极高。

4、在智能算法推荐中渗透主流价值观

通过智能算法等技术手段推进价值共识的凝聚。在网络信息化时代，智能算法可谓无处不在，算法推荐是内容智能分发平台的“灵魂”，在智能平台推送、网络媒介、信息传播方面的发挥巨大作用。

智能算法的偏向可能会对价值传播的方向有一定的影响，然而算法本身不是纯粹中立的，受制于算法背后的程序员或设计者，信息传播之初本身就带有些许主观色彩，智能算法在设定固定数据后，会根据初始数据进行模仿，这一点在设计之初，利用智能算法的特性，加入主流价值观的信息，编入算法程序中。

算法在生成信息时，会不断重复原始数据，就会不断重复推送主流价值相关的信息，受众群体在选择信息时，由于原始信息中含有主流价值相关信息，就会不自主浏览相关信息，智能触控设备通过用户点击进行反馈时，就会形成一个正向的重复，从而一定程度上打破原有回音室效应自主屏蔽主流价值信息和自主选择信息的困境。

同时，不断完善内容平台算法推荐技术，加入平台均衡调配的功能，换句话说，将用户数据信息设定一定比例，固定比例的主流价值信息涉及不够时，平台会将相关信息加入用户浏览信息中。

实时更新大数据信息，精准推送，将主流价值观通过智能算法全方位渗入每一个网络用户的“回音室”中，由此更好地促进价值共识为个体所内化。

5、制定网络群体极化动力机理模型

桑斯坦在应对“回音室效应”时提出的“人行道”模式被认为是其重要解决策略。即多样化信息和意见越多，对公共问题的讨论和交流越能做出正确的决定。通过关注智能平台下的群体反应，实时监测，从网络群体极化的动力机理模型分析极化阻力，找到应对策略。

6、加大信息的供给侧改革

在信息供给方面，受众公众受成长环境、教育水平、文化水平等局限，泛娱乐化现象普遍存在，这种靠娱乐化、消费化的环境下，主流价值观的空间被挤压和边缘化，各路思潮之间的交锋也逐渐复杂。

然而在意识形态问题上，国家绝不让步，主流意识形态的话语权必须牢牢掌控在国家手中，在信息供给方面，不能让需控制供，而要主动掌握主动权，化被动为主动，根据受众公众的需求和喜好，主动地挖掘公众喜闻乐见的主流共识类的信息，从信息内容上凸显主流价值认同，并培养一批唱响主流旋律的网络新生代明星或网络领军人。

这种信息供给层面的改革，可以被看作是网络信息的供给测改革，从信息源头上丰富网络内容的同时、提高主流价值信息所占空间和比例，净化网络生态，打破“信息孤岛”和“数字鸿沟”，消除“回音室效应”。

❻ 关于java新闻网站的算法

问:新闻网站，如新浪网站，比如说国际足球频道，每天会有跟新。请问这块在代码设计的地方，是从数据库中读取5条最新的（按照日期）还是说做一个程序由编辑强制置顶?
答:是从数据库中读取5条最新的（按照日期）

问:如果是论坛，需要把点击最高的新闻自动排到前面，这个怎么处理，需要用到servletcontext吗 ?
答:读取点击最高的新闻记录(你想读取几条就几条),然后放到网页上去,就怎么回事.......跟你平时放其他数据没什么区别,都是根据条件取数据而已.

❼ 朋友能推荐视频号做品吗

可以。
视频号有两种推送方法，一种是熟人推送，一种是机器推送(也称智能推送、算法推送)。这里说说熟人推送。熟人推送是自己为自己的视频号做推送。

❽ 举例说明哪些软件用了移动信息推送精准化

短视频类平台。
精准推送多是指新媒体根据对大数据的信息化处理从而将人们想看的新闻、视频、段子、商品等置于优先位置。在传统媒体媒介中也存在精准推送如报纸不同版面，电视不同主题的台，广播不同波段不同主题等也属于精准推送范围。
简单来说，就是根据不同用户使用、观看、浏览、购买等一些操作进行大数据分析，之后发送给用户想要使用、观看、浏览、购买等操作的精准推送，该推送经大数据分析，很大程度上会是用户想要的内容。
通过算法精准推送满足了人们多元化、个性化的信息需求。通过定制化、智能化的信息传播机制，实现了用户与信息的快速精确匹配，大大降低信息传播和获取的成本，为生活带来便利。但是，算法推荐在带来高效与便捷的同时，也引发了诸如大量低俗劣质信息的推送、大数据杀熟等诸多乱象。
在大数据、算法的作用下，短视频平台根据用户的个人喜好，为每个用户都制定个性化推送服务，让用户持续看到自己想要的内容。用户对于内容甘之若饴，沉迷于短视频世界无法自拔。当然，作为交易，用户付出了自己宝贵的时间。