發(fā)布時(shí)間：2021-02-02 21:56

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,算法推薦機(jī)制改變了資訊類算法媒體的內(nèi)容生產(chǎn)、審核、分發(fā)等環(huán)節(jié),對(duì)用戶和內(nèi)容產(chǎn)生了較大的影響。但是在實(shí)現(xiàn)用戶與內(nèi)容精準(zhǔn)匹配的同時(shí)也產(chǎn)生了用戶繭房,平臺(tái)一味追求流量導(dǎo)致內(nèi)容質(zhì)量不高等現(xiàn)象。在算法推薦機(jī)制下,媒體用戶和內(nèi)容的關(guān)系是什么?用戶與內(nèi)容之間又是如何彼此響應(yīng)的?本質(zhì)是什么?歸因有哪些?如何治理?這些都是值得深究的問(wèn)題。然而到目前為止,尚未有有關(guān)對(duì)資訊類算法媒體在這方面的學(xué)術(shù)研究。趣頭條作為下沉市場(chǎng)資訊類算法媒體的典型代表,也利用算法推薦機(jī)制實(shí)現(xiàn)了用戶與內(nèi)容的匹配,有獨(dú)立開(kāi)展技術(shù)研發(fā)的能力且具有收集用戶數(shù)據(jù)的平臺(tái)。因此本文以趣頭條為例,分析算法推薦機(jī)制下用戶和內(nèi)容的響應(yīng)關(guān)系。第一部分研究了算法媒體的技術(shù)語(yǔ)境,并建立了算法推薦機(jī)制框架,明確了數(shù)據(jù)是算法推薦機(jī)制的核心,算法推薦機(jī)制的本質(zhì)是實(shí)現(xiàn)用戶和內(nèi)容的相互匹配。第二部分以趣頭條為分析樣本設(shè)計(jì)了針對(duì)用戶的調(diào)查問(wèn)卷,并對(duì)內(nèi)容進(jìn)行樣本抽樣,以分析算法推薦機(jī)制下用戶和內(nèi)容的響應(yīng)關(guān)系。首先,從內(nèi)容來(lái)源、內(nèi)容種類、內(nèi)容結(jié)構(gòu)、內(nèi)容情感向度和內(nèi)容反饋五個(gè)維度構(gòu)建了趣頭條內(nèi)容分析類目,對(duì)內(nèi)容樣本進(jìn)行了周詳?shù)牧炕治�。其�?從用戶... 

【文章來(lái)源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

趣頭條的算法推薦機(jī)制框架示意圖

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章算法媒體的技術(shù)語(yǔ)境11感興趣的類別或主題，感興趣的關(guān)鍵詞，感興趣的來(lái)源，基于用戶興趣的用戶聚類以及各種垂直興趣特征。身份特征通常有性別、年齡和常住地址。行為特征，理解為用戶使用App的習(xí)慣和特定的場(chǎng)域，如晚上刷新聞，地鐵上快速瀏覽等等。用戶標(biāo)簽下的數(shù)據(jù)處理方式有兩種，一種是建立批量計(jì)算框架，如圖1-2所示。抽取昨天使用過(guò)頭條的用戶，追蹤用戶過(guò)去兩個(gè)月的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入集群中運(yùn)用算法進(jìn)行批量計(jì)算。這種數(shù)據(jù)處理方法由于計(jì)算量過(guò)大，導(dǎo)致計(jì)算機(jī)的工作強(qiáng)度和難度增大，用戶標(biāo)簽更新不理想。圖1-2今日頭條用戶標(biāo)簽批量計(jì)算框架另一種是建立流式計(jì)算框架，如圖1-3所示。通過(guò)實(shí)時(shí)處理用戶數(shù)據(jù)，每收集一定量用戶的數(shù)據(jù)后不斷更新用戶興趣模型。流式計(jì)算模型比批量計(jì)算模型運(yùn)用的范圍更廣，效率更高，是解決大部分用戶數(shù)據(jù)完成跟蹤推送的算法。圖1-3今日頭條用戶標(biāo)簽流式計(jì)算框架（二）內(nèi)容數(shù)據(jù)1、內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)的界定內(nèi)容數(shù)據(jù)指標(biāo)的物自身包含的特征和屬性。例如，視頻數(shù)據(jù)標(biāo)簽包括出品方、導(dǎo)演、演職員、主演、國(guó)別、年代、語(yǔ)言、是否獲獎(jiǎng)、劇情、海報(bào)圖等等元數(shù)據(jù)。對(duì)于趣頭條而言，以一篇文本為例，文本中包括作者、文章類型、主題、標(biāo)題、是否原創(chuàng)、時(shí)間、字?jǐn)?shù)、語(yǔ)言風(fēng)格、插圖等元數(shù)據(jù)。文章自身的特征和屬性通過(guò)顯性因素表示。文章標(biāo)題、作者、時(shí)間、是否原創(chuàng)、插圖等都是最直接的表達(dá)。文章類型和語(yǔ)言風(fēng)格是人工判斷或機(jī)器判斷的隱

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章算法媒體的技術(shù)語(yǔ)境11感興趣的類別或主題，感興趣的關(guān)鍵詞，感興趣的來(lái)源，基于用戶興趣的用戶聚類以及各種垂直興趣特征。身份特征通常有性別、年齡和常住地址。行為特征，理解為用戶使用App的習(xí)慣和特定的場(chǎng)域，如晚上刷新聞，地鐵上快速瀏覽等等。用戶標(biāo)簽下的數(shù)據(jù)處理方式有兩種，一種是建立批量計(jì)算框架，如圖1-2所示。抽取昨天使用過(guò)頭條的用戶，追蹤用戶過(guò)去兩個(gè)月的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入集群中運(yùn)用算法進(jìn)行批量計(jì)算。這種數(shù)據(jù)處理方法由于計(jì)算量過(guò)大，導(dǎo)致計(jì)算機(jī)的工作強(qiáng)度和難度增大，用戶標(biāo)簽更新不理想。圖1-2今日頭條用戶標(biāo)簽批量計(jì)算框架另一種是建立流式計(jì)算框架，如圖1-3所示。通過(guò)實(shí)時(shí)處理用戶數(shù)據(jù)，每收集一定量用戶的數(shù)據(jù)后不斷更新用戶興趣模型。流式計(jì)算模型比批量計(jì)算模型運(yùn)用的范圍更廣，效率更高，是解決大部分用戶數(shù)據(jù)完成跟蹤推送的算法。圖1-3今日頭條用戶標(biāo)簽流式計(jì)算框架（二）內(nèi)容數(shù)據(jù)1、內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)的界定內(nèi)容數(shù)據(jù)指標(biāo)的物自身包含的特征和屬性。例如，視頻數(shù)據(jù)標(biāo)簽包括出品方、導(dǎo)演、演職員、主演、國(guó)別、年代、語(yǔ)言、是否獲獎(jiǎng)、劇情、海報(bào)圖等等元數(shù)據(jù)。對(duì)于趣頭條而言，以一篇文本為例，文本中包括作者、文章類型、主題、標(biāo)題、是否原創(chuàng)、時(shí)間、字?jǐn)?shù)、語(yǔ)言風(fēng)格、插圖等元數(shù)據(jù)。文章自身的特征和屬性通過(guò)顯性因素表示。文章標(biāo)題、作者、時(shí)間、是否原創(chuàng)、插圖等都是最直接的表達(dá)。文章類型和語(yǔ)言風(fēng)格是人工判斷或機(jī)器判斷的隱

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]農(nóng)村信息化視角下的手機(jī)應(yīng)用體驗(yàn)設(shè)計(jì)研究[D]. 李志宇.北方工業(yè)大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3015431