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兴趣推荐新闻 VS 编辑推荐新闻

兴趣推荐新闻 VS 编辑推荐新闻

作者: 闫泽华 | 来源:发表于2016-05-19 11:04 被阅读191次

    忽如一夜春风来,浏览器、新闻App、手百等都开始琢磨并复刻今日头条兴趣推荐新闻那套东西。也因此有了关于兴趣推荐与编辑推荐的讨论,将机器与人工对立了起来,一副机器军团要剿灭传统编辑的架势。

    先说结论:
    未来是属于兴趣推荐新闻的,但这并不意味着编辑推荐新闻的衰亡

    首先,将新闻分发方式大体分个类:

    • 1 兴趣推荐新闻--->基于机器学习的新闻推荐
    • 2 编辑推荐新闻---> 基于专家系统的新闻推荐
    • 3 SNS推荐新闻----> 基于社交关系的新闻推荐

    三者之间的关系是:1>3>2,因为:

    • SNS中有中心化和非中心化两种形式。其中以微博大V和公众号为代表的中心化形式,就是专家系统的新闻推荐;
    • 机器学习推荐新闻中,会考虑SNS关系即协同过滤(如新浪微博的智能推荐、微信朋友圈的内容过滤),也会依赖编辑来进行质量把关。(从搜索的query分布来看,真的是越低俗越受欢迎。),可信来源(编辑)的内容也会获得更高的权重。

    以facebook为例,它会通过人工判断来作为新闻推荐的保底策略:

    5 月 13 日消息,据外电报道,全球最大的社交网站 Facebook 日前公布的文件显示,该公司在判断流行新闻话题时高度依赖人工判断和该公司的规则,而不是先前声称的通过智能算法自动完成。

    从算法层的角度看,如果一个人偏好编辑推荐新闻,那么就给他推荐权威来源的内容即可;那么在这个用户的角度,就不会感知到兴趣推荐和编辑推荐太大的差异性。

    从产品层的角度来看:信息流里露出和强化PGC来源,其实就是在给用户强化编辑推荐的印象。

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      网友评论

      • LostAbaddon:有一个很多年前就开始讨论的问题,就是基于兴趣推荐的内容会使得用户接触到的内容越来越窄,而这种越来越窄又会反过来“优化”算法的这种推荐,从而陷入一种死循环。

        这个问题在业界已经讨论很多年啦。

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