为什么医疗保健八卦似乎有眼睛，而专门为成年人推动他们推动它们？我刚刚搜索了一些内容，为什么类似的推动继续“喂”您？似乎有一个看不见的，没有“手”，养成习惯，总结习惯和掌握爱好。这就是我们经常称之为“算法推荐”的内容。 去年11月，中央网络空间事务办公室和其他部门发起了一项有关“通过网络平台算法管理常见问题”的特别运动。自从启动操作以来，为了回应算法的风险，即网民强烈反映热的信息，加剧了“信息茧”，并加剧了观点的两极分化，中央网络空间事务办公室和指导指南。Key平台。KeyPlatform。 目前，最常见的问题是算法推荐？关键平台兼容和调整了哪些方面？有多效果？ 什么是“技术算法建议”？ 算法的专业术语称为“技术推荐”算法。它捕获了用户使用的一天 - 到日数据，研究人们的习惯，习惯和偏好，然后准确地提供了各种服务，例如信息，爱好和消费。 2022年3月1日，正式实施了“互联网服务算法的推荐管理法规”。 “法规”清楚地指出，建议技术NG算法是指使用算法技术，例如生成和合成，个性化推动，选择分类，搜索过滤器和调度决策，以向用户提供信息。 提供算法推荐服务的几乎所有类型的互联网公司都在发生率管理，例如各种简短的视频平台，电子商务平台，社交平台和外卖平台。 算法的技术建议导致 “信息茧”和其他已知问题的亮点 个性化推荐技术的最初意图是帮助人们应对过多的信息，过滤不必要的信息并提高获取信息的效率。但是，在技术的广泛应用中，暴露了一些已知的问题。 武汉大学信息管理部信息管理系教授：主要问题是“茧信息”，内容是同质的。个性化的建议算法着重于现有用户的偏好，并继续加强内容选择，这将导致用户反复与类似的视图和信息相关，从而使自己参与“茧信息”。此INF的封闭环境Ormation将限制对复杂社会现实使用者的全面理解，并影响他们对社会差异的理解和宽容。 第二个方面是“糟糕的钱驱动了良好的钱”，内容质量拒绝。推荐算法通常在行为数据（如点击用户率和居住时间）中进行优化，这将导致一些创建者产生与眼球，情感动机甚至误导性相匹配的内容的可能性。这不仅导致了高质量信息的边缘化，而且使平台内容的生态往往是肤浅和碎片的。 第三个方面是“算法黑匣子”，没有透明度。当前，用户无法看到大多数个性化推荐系统的操作机制，因此用户不知道为什么收到特定的内容。这个“黑匣子”操作不仅降低了用户对平台的信心，但是，可以使用算法来操纵公众舆论并控制热门搜索，从而影响信息广播信息的公平传播。 第四个方面是引起成瘾并导致道德失衡。有几个技术薄弱的群体，例如未成年人和成年人，它们相对容易受到自我认识和自我控制的影响，并且更容易受到算法建议。例如，在算法的指导下，未成年人可能会沉迷于简短的视频或游戏，这将影响其教育以及身心健康。 第五方面是侵犯隐私和数据滥用的问题。为了获得准确的建议，该平台通常会收集大量用户敏感数据，以制作用户照片，包括位置，浏览历史记录，消费记录，社会关系和其他数据。这些数据很容易用于komerisk的大型服用，价格开发或第三方的插图，涉及数字安全和信息自主权。 专注于主要平台 您必须优化和调整哪些方面？ 为了回应上述一系列问题，中央网络空间事务办公室敦促关键平台优化信息建议的信息算法并调整信息建议算法的策略。最近，相关的基本平台已根据基本链接进行系统的优化和改进的操作，例如积极能源内容的权重建议，保证独立的用户选择权，优化建议的差异 - 不同的内容以及提高算法透明度。平台进行了哪些特定的优化和调整？ 在提高算法透明度方面：揭示算法操作策略，促进透明的工作显示并保护用户知道的权利。 Doong解释了建议的逻辑，干预机制n和公共管理的有效性通过开放“安全与信托中心”网站并举行开放日活动； 微博提高热搜索算法的透明度，宣传列表中列表的规则和政策，并启动热门标签的热搜索以指示名望背后的驱动因素； 微信视频帐户通过轻松理解的照片，文本和视频公开宣布向用户宣布，并发布了“图片的微信视频帐户推荐”和“算法突破性系列”。 在破坏“ Cocoon信息”的方面：创新的发射功能，例如“ Cocoon评估”和“一键式破坏茧”，以帮助用户避免使用“ Cocoon信息”的风险。 Doong正在完全升级“管理管理方面的帮助”，并更改了内容偏好的内容评论，以反映以视觉形式浏览用户的最新内容。 Xiaohongshu设置了“内容偏好，”和“探索评论”ND探索“为了促进用户使用单击并浏览更多样化和丰富建议的内容； Kuaishou依靠积极的能量算法，增加了采矿含量，例如“正”，“有用的”，“ Hot”和“ Trust”，以及完全按照算法的建议。 在改善推荐内容的审查方面：继续改善推荐内容的检查机制，增强内容的正面内容，并防止Bulgar算法和不良信息的建议。 微信视频帐户改善了“朋友的推荐”和“算法推荐”的双重机制，继续进行迭代和升级模型身份和破解，并严格禁止常见的不良信息，例如泳池池中的加值和邪恶。 Doong是为了防止诸如摆姿势，伪造，录音和切割等恶意交流的验证机制现代化验证机制。 在用户授权条款：继续优化兴趣管理设置，负面反馈知识和其他性能设置，以促进能够组织推荐算法内容的用户。 Kuaishou为用户提供了方便且复杂的兴趣管理偏好，并且用户可以根据自己的喜好将相应的感兴趣标签滑动，以调整不同内容的推送强度。 用户有许多负面反馈选项可供选择，例如对微博设置，博客作者，内容质量差等不感兴趣，以准确响应用户需求。 平台应改善内容考试机制 打破“交通理论” 如何在响应已知问题（例如Cocoons和Culgar建议和不良信息的信息）中获得更好的管理结果？左LEFTLA专家的关键在于改善算法的差异和开放性。 Jiang Tingting，教授武汉大学信息管理部信息管理部：关于庸俗的控制和不良信息，需要算法值。为了追求流量，一些平台在一方面使用算法技术来满足人们的好奇心和不被迫满足的内容，从而导致内容质量崩溃并影响公众舆论的生态。 在这方面，该平台应改善内容检查机制，结合制造分析和对AI的识别，以严格控制庸俗，暴力，血腥含量的传播。通过技术方式，我们可以提高质量，强大和积极的能源内容的知名度，发展多样，健康和有序的信息生态系统，并在社会福利和平台发展之间取得双赢的状况。 同时，监管部门应加强事件期间和之后的管理过程，打破REL根据法律，ATED非法和不规则行为，并增强网络执法的不利影响。 此外，作为实施算法建议的人，平台业务应承担基本责任。将“仅流量理论”的短期思考与业务逻辑分开，并获得内容评估计划，算法优化，用户保护等。 不是技术的“形状” 主动打破“信息舒适区” 单独的分离茧信息，该平台如何为用户提供便捷且复杂的兴趣管理偏好？专家提醒，当面对大量信息建议时，用户还应提高其主观意识并积极打破“信息舒适区”。 江汉大学信息管理信息管理部信息管理部信息管理部教授江舌：我们发现，o积极地“打破茧”的前进用户需要一些更精致的用户加强方法。我们目前的重点是推荐算法的“信息”。特别是在推荐系统中，这是一个接口设计元素，可让用户看到，理解和使用，帮助他们参与建议逻辑。例如，很明显，要标记内容的主题，打开兴趣标签的编辑门户，或提供视觉偏好等。 最后，有效实施精致的利息管理管理不会与用户自己的阅读算法分开。我们需要进一步加强对人民情报的扫盲教育，以便每个人都可以意识到他们的信息消耗是技术的“形状”。当面对大量信息建议时，每个人都应增强他们的主观意识，积极打破“圈子舒适的信息”和S从不同的角度来看是对与错。