我为什么看衰内容的个性化推荐-国土报中文版

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很简单，比如乌克兰危机，空航空公司的定位技术并不是你真正的兴趣所在，也不会直接影响你的生活，但你还是会对“马航坠机分析”这个话题感兴趣，因为大众新闻是一种普遍的需求，与“兴趣”这个词无关。今天推荐文章的作者说“看到了拒绝”的个性化推荐，为什么？钛媒体推荐阅读如下:

——以下是作者的文字。

互联网每天产生数以百万计的信息，其中充满了太多的“垃圾”信息，这只会扰乱视线，浪费时间。本质上，内容本身既不是好的也不是坏的。在你看来这是垃圾信息，但有时对一些人来说却非常有用。总是有两种内容:有趣和无趣。

在这种情况下，基于大数据的个性化推荐似乎是一种有效的方法。借助强大的数据收集、分类和提取技术，根据过去的数据，给我各种“关键词”作为我的服务对象，然后我为这些关键词推荐内容。阅读时间越长，系统越了解我，推荐的内容就越准确。

以我国在个性化推荐方面做得很好的《今日头条》为例，首先我们系统地收集了大量的信息，然后通过数据挖掘智能地分析出一直值得用户关注的最热门的信息，然后基于微博分析用户以前获得的信息，建立个人用户模型。通过将二者结合起来，我们可以智能地为用户推荐个性化信息。但是这些真的是我们感兴趣的吗？我想做一个大问号。

我为什么看衰内容的个性化推荐

首先，无法感知兴趣只会让我们越来越狭隘

我用了将近一个月的今天的标题，然后愤怒地把它们卸下来。为什么？不久前，马一力的文章和婚姻事件成为网络新闻的热门话题。今天的头条连续给我推了许多推式提醒。当然，这些信息对我来说很有趣，所以大多数都被点击了。之后，各种娱乐八卦新闻都被推荐给我个人。使用该软件的主要目的是了解当天发生的热点事件。至于个性化，对我来说不是很重要。去我每天收集的主要网站基本上满足了我的阅读需求。但是现在屏幕上的娱乐八卦对我来说是一个小小的信息负载。我喜欢八卦，但我不只是生活在八卦世界里。

我为什么看衰内容的个性化推荐

个性化推荐似乎对我很了解，能准确猜测我喜欢读什么，更不用说这种做法是否足够科学，背后的评价机制是否有效。即使它是科学和有效的，这是否意味着“我只喜欢读同样的内容”？

如果我们总是收到符合我们偏好的内容，我们很可能会陷入危险。这个建议看似人性化，但实际上是在贬低新闻。用户生活在他们自己的世界里，不能感知超出他们兴趣的“新”事物。没有接触到“新”的东西，自然不可能引导用户培养新的兴趣。个性化的新闻体验是从你的兴趣中收集的，并决定了你的兴趣——用户最终会变成井底之蛙。我最担心的是个性化的新闻体验会让用户陷入一些意识形态的局限。

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其次，机器系统无法理解我们为什么需要阅读

让我们以今天的头条为例。每次刷新，我都会推荐15篇文章，其中2篇左右是我最喜欢的文章。加上一些当天最热门的文章，这些推荐在某种程度上并不十分准确。刷新信息流的成本很低，在某种程度上类似于微博，但内容越来越丰富。然而，对于特定用户来说，大量不准确的推荐会导致糟糕的体验。

这是否与应用程序开发人员收集的基本数据不足有关？但即使未来是准确的，也不能解决阅读需求随场景变化的问题。事实上，有时候在某个阶段，我们关注某件事是很可笑的，因为每个人都在讨论它，但这并不意味着我们都对类似的事情感兴趣。

在我看来，“推荐”与一个人在某个领域的深度有关。举一个流行的例子，对于一个从未在青春期见过这个世界的骚年来说，世界上所有的av一般都是美丽的，而对于一个已逝的宅男来说，他读了成千上万部电影，喜欢有一个活泼的情节基调，喜欢娇小、匀称的轮廓，喜欢被虐待但讨厌伤害，推荐几乎是一个不可能的任务。

这不仅是一个找到细分内容的问题，也是一个如何找到细分需求的问题，以及上述标签的不同唤醒度和其他非最优标签的容忍度。最重要的是，我们不应该知道他已知的需求，而应该探索他未知的偏好，这是整个问题中最无法解决的部分。所谓不可预知的人的心就在这里。机器永远无法理解为什么我们喜欢在某个时刻阅读某种内容。

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第三，更准确的推荐往往会带来内容垃圾

事实上，这种判断可能会引起争议，但基于大数据挖掘的个性化推荐最基本的核心是大数据。如何拥有大数据需要系统收集海量数据，其中包含大量垃圾信息。就拿我喜欢看娱乐八卦这个事实来说吧。我喜欢看的八卦只有几颗星星，其余的星星不是我关心的对象。

今天的头条可以准确的分析出我喜欢娱乐八卦，所有推荐给我的新闻都是娱乐新闻，但是这些内容不是我想要的。此外，还有对流行文章的过度推荐，这导致了较差的个性化。

退一万步说，即使我对所有推荐的话题都感兴趣，内容质量也不是很好。新浪娱乐和一个不知名的娱乐站提供相同主题的内容，但对我来说，它们的价值是非常不同的。我只是想看我感兴趣的高质量内容，但是你给我带来了这么多嘈杂的声音。

随着微博(一种短消息机制)的普及，互联网上的文字越来越短，人们越来越不耐烦阅读长篇大论。当然，并不是每个人都喜欢这种短、平、快的信息发布方式。我们的阅读需求一直在变化。有时当我们感到累的时候，我们会读短消息并快速传递。有时候我觉得我需要充电，所以我想阅读深入的文章，了解事情的来龙去脉，这就需要阅读产品有足够的灵活性。

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新闻中确实存在信息过载，但大多数人看新闻的主要方式是热点新闻+今天发生在自己关注领域的新闻+一些以前没有注意到的高新颖性新闻，所以热点新闻和相关领域每天都有新闻发生就足够了。事实上，我们每天都帮助自己做个性化的筛选。也许今天的头条可以覆盖平时我们不能覆盖的内容，但是我们的时间是有限的。我们有时间看很多你推荐的新闻吗？

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第四，缺乏人为因素，个性化根本无法讨论

内容推荐中存在很多问题，但最大的问题是缺乏人为因素(这一点在吴伟的文章《实现内容匹配的方法:技术和人工的结合》中也有讨论)。我认为，只有将基于算法的内容推荐和基于社会关系的推荐结合起来，才能真正实现个性化。例如，当我阅读某个谷歌眼镜技术新闻时，推荐机制的应用程序很难跨域，并向我推荐推特上有谷歌工程师参与项目及其技术共享的人。

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因此，社交网站实现的功能仍然是不可替代的。阅读中看到的新闻信息永远无法捕捉到人们最细微的情感变化。一条短短的140字微博可能会引发读者的情绪——因为我们知道，我们选择关注的每个微博账户都是活生生的人。每个人都处在媒体时代。即使是最小的个体也可能成为新闻来源。媒体曾经是一个交流的节点，但是现在它已经变成了一个具体的个体。

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目前，豆瓣、新浪微博等现有的“个性化阅读”产品和有待解决的问题已经满足了部分用户的需求。这些产品有一个自然的社会推荐机制，比各种产品的“推”更准确、更合理。

5.兴趣不是死物，个性化总是需要面对这个困境

用户做的事情比他说的话更真实地反映了他的意图，但就目的而言，网络产品根据用户的实际行为进行自我调整，这与传统媒体根据用户用纸和笔写的意见进行自我调整没有什么不同:它们都是为了让用户看到更多他感兴趣的内容，而不是他不感兴趣的内容。但兴趣不是静止不动的死物，兴趣的扩大是保持精神活力的前提。我们说互联网是革命性的，正是因为它降低了拓展兴趣和视野的成本。

我为什么看衰内容的个性化推荐

个性化应该是我们所知之外的补充，但现在它只是不符合这种补充身份。也许有一天我们可以做到，但是现在，不管基础数据的多少或者算法的多少，它只会让我觉得这不是一个很有趣的笑话。我相信你正在做的是一件有意义的事情，但我只是不相信它现在对我有意义。与“个性化”相比，我更关心相同/相似的信息过滤，这是一个更迫切、更好的解决方案。(这篇文章是第一个钛媒体)

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