新闻智能推荐的原理
发布网友
发布时间：2022-04-21 06:56
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热心网友
时间：2022-06-18 13:59
平台机器首先会给内容打标签，根据标签推荐具有同样标签的其他内容。
打标签的方法就是平台设定好很多标签，然后制作或者上传的用户在发布内容的时候选择该内容属于一个或者多个标签贴上进行发布，发布成功后该内容就属于该标签分支下无数条内容的其中一条。
假设你在某平台上浏览了一条关于产品的内容A，内容A制作上传的时候打上了产品的标签，那么你下次大概率也会浏览到其他关于具有产品标签的内容，随机抽取的内容B、C、D…
智能推荐的弊端
主要体现在：
1）阅读类型和阅读面受限，降低了多元化信息的接收。
身边也很多朋友反应现在感觉每天在各种头条除了热点看到的文章都一个样了，喜欢看NBA资讯的每天都能看到NBA资讯，爱看服装搭配的也每天都有，喜欢的明星的新闻也天天不落下。
这个世界每天都发生那么多的奇奇怪怪的事情，可我们接收到的信息似乎都一个样。
2）沉迷于人性的弱点，享受短暂在快乐无法自拔。
身边已经有不少朋友把小视频卸载了，原因无他，只是不想继续沉迷于短视频的快乐之中。相信刷短视频肯定占据了我们一天中很大的时间比例，下班后到睡觉前的这几个小时，公交地铁、吃饭的碎片时间等等。
