基于新聞推送平臺(tái)的推送算法研究

周 智

華東交通大學(xué)理工學(xué)院 江西省 南昌市330100

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和普及無(wú)疑是近年來(lái)影響人們生活的重大事件之一。應(yīng)運(yùn)而生的新聞推送平臺(tái)正一步步改變信息傳播的形式和內(nèi)容。2017年《人民日?qǐng)?bào)》就“算法推薦”導(dǎo)致大眾受困“信息繭房”問(wèn)題，連續(xù)發(fā)文，并引起社會(huì)公眾激烈討論。本文以新聞推送平臺(tái)為研究對(duì)象，在理解推送算法的前提下，討論了信息繭房和群體極化兩個(gè)問(wèn)題，分析其形成原因并提出解決問(wèn)題的建議。

一、新聞推薦算法原理和問(wèn)題

新聞推薦算法的核心由兩部分組成：召回算法和排序算法。召回算法通過(guò)分析用戶在平臺(tái)上長(zhǎng)期歷史行為和近期行為，結(jié)合興趣偏好形成的用戶畫像，從候選內(nèi)容庫(kù)里挑選出一個(gè)符合要求的候選集；排序算法則在候選集的基礎(chǔ)上，根據(jù)文章標(biāo)簽等信息特征和對(duì)應(yīng)用戶個(gè)性化匹配來(lái)進(jìn)行匹配度評(píng)分，并依靠評(píng)分的數(shù)值來(lái)進(jìn)行排序。

大量的新聞推薦平臺(tái)單純的依靠算法推薦，由于算法無(wú)法對(duì)文章質(zhì)量和內(nèi)容真實(shí)性等問(wèn)題進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的判斷。同時(shí)，一些內(nèi)容的發(fā)布者根據(jù)算法的偏好對(duì)內(nèi)容進(jìn)行設(shè)計(jì)，使得大量低質(zhì)量且缺乏實(shí)質(zhì)意義的內(nèi)容進(jìn)入到候選集，并進(jìn)入靠前的排序位置。

圖1新聞推薦算法原理示意圖

二、信息繭房和群體極化效應(yīng)

信息繭房是CassR.Sunstein在《信息烏托邦：眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》一書中提出的：信息傳播中，公眾自身的信息需求并非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領(lǐng)域，久而久之，會(huì)將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中?！?br>