应对行为视角下算法推荐内容相似性对App持续使用的影响

App推荐算法在实现用户和推荐内容精准匹配的同时也会导致“信息茧房”效应,加剧用户疲惫体验。基于用户应对过程理论,本研究将App用户的失实交互行为视为用户应对推送内容疲惫的一种重要“技术适应”,构建了移动App场景下算法推荐内容相似性用户应对模型。通过访谈和多轮问卷调查分析发现,算法推送内容相似性导致的疲惫体验与知觉控制感共同决定了App用户随后采取的应对努力策略。问题聚焦应对正向促进了失实交互行为,而情绪聚焦应对则对失实交互行为具有负面影响。失实交互行为中介了问题聚焦应对与情绪聚焦应对行为对用户App持续使用的影响。研究结果打开了用户疲惫体验与产品持续使用之间的理论黑箱,丰富和拓展了现有在线用户疲劳感研究和用户适应应对理论。研究结果对移动端推荐系统的开发与改进具有实践参考价值。

从提高用户阅读体验角度浅析路透社官网推荐内容编排

通过对路透社官网推荐内容的分析,总结出新闻网站更优的界面和栏目设计,从提高用户阅读体验,特别是对未来以订阅和付费用户为主的国内新闻网站的改版提供一些借鉴。

社交平台推荐内容治理的多方演化博弈与仿真研究

[目的/意义]:社交平台推荐内容生态治理关系着用户的算法权力与体验、内容消费经济的发展以及社会稳定,运用演化博弈理论探索多主体参与社交平台推荐内容共治的互动机制有助于为此提出针对性建议。[方法/过程]:基于用户参与反馈治理建立“社交平台企业–政府监管部门–第三方评估机构”三方博弈模型,通过模型推导分析了博弈三方稳定策略的均衡条件及最优均衡点,并采用数值模拟仿真了博弈系统的演化过程以及各个参数变化对博弈主体行为策略的影响。[结果/结论]:鼓励用户参与共治有助于弥补由于第三方评估机构责任缺失带来的损失,从而维持内容推荐生态体系的平衡;扩大对于提供高质量推荐服务与内容的社交平台的补贴扶持力度相较于惩罚措施对于提升推荐内容生态的作用更有效;帮助第三方机构实施分类监管有助于降低第三方机构的监管成本从而促进社交平台提供高质量的推荐服务与内容。最后,提出了搭建一体化共治信息平台的理论思路和相关建议。

Light-HGNN:用于圈层内容推荐的轻量同质超图神经网络

图神经网络和超图神经网络(hypergraph neural network,HGNN)已经成为协同过滤推荐领域的研究热点.然而实际场景中用户和项目的交互非常复杂,导致用户之间存在高阶的复杂关系,而普通图结构只能表达简单的成对关系,对网络结构的堆叠容易导致中间层表征的过度平滑,在稀疏场景下的用户建模、用户相似性发现与挖掘方面能力较弱;同时,异质超图神经网络的复杂结构使得模型的训练效率较低.在以微信“搜一搜”等内容平台为代表的高度稀疏数据场景中,对于基于用户所属群体画像的圈层内容推荐任务,现有模型推荐效果差、用户表示的可解释性弱.因此,针对该类任务,提出了一个新的轻量同质超图神经网络模型,该模型包含用户交互数据至超图的转化、卷积生成用户表征序列、用户表征计算过滤.模型首先将用户-项目交互数据转化为只含用户节点的同质超图并计算得到用户表征解耦序列初始值,随后根据超图拉普拉斯过滤矩阵进行信息传播与序列值的迭代生成,通过不使用激活层的卷积方法简化模型结构,并根据提出的均值差JK注意力机制为每个序列值生成权重矩阵.最终,通过对解耦序列加权求和、过滤实现对用户表示的编码,并在真实数据集上进行实验验证了所提模型的相对更优效果.

人工智能在广电内容推荐系统中的应用

探讨人工智能在广电内容推荐中的应用,围绕用户画像构建方法和基于内容的推荐方法的优化展开研究。首先,针对用户画像构建,采用矩阵分解等技术,将用户行为转化为特征向量的形式。其次,针对基于内容的推荐方法,引入相似度计算和优化目标的算法。最后,利用Last.fm数据集进行实验验证。实验结果表明,所提出的方法能够有效提高广电内容推荐系统的推荐准确性和个性化水平。

基于联邦学习框架的IPTV内容推荐策略

随着IPTV业务的全面普及,用户可以根据个人喜好使用视频点播功能,为解决现有IPTV内容推荐不精准、用户点击率低、推荐效果不理想等问题。本文在IPTV数字化运营基础上,设计了一种基于联邦学习框架的IPTV内容推荐策略。通过构建联邦学习框架,设计一套视频利润计算方式和视频兴趣矩阵,并根据日常用户的收视习惯训练卷积神经网络模型,从而获得最优化的IPTV视频内容推荐方案,进一步提升数据价值、内容价值、业务运营价值。

基于情感分析的社交媒体内容推荐系统研究

在数字时代,用户通过社交媒体平台分享情感、观点和生活点滴,产生了海量的用户生成内容。这些内容中蕴含着丰富的情感信息,有利于运营服务商理解用户偏好、提升用户体验以及优化内容推荐系统。传统的内容推荐系统往往忽略了用户情感表达的分析,导致推荐结果缺乏个性化和情感共鸣。因此,社交媒体运营服务商面临着如何有效地从这些庞大而复杂的数据中提取情感倾向,并将其应用于社交媒体内容推荐系统改进的问题。文章将探讨基于情感分析的社交媒体内容推荐系统,以期为推荐系统的发展提供理论参考。

内容个性化推荐优化探索

本文旨在提升推荐算法的效果,更好地满足用户个性化需求,为构建更好的内容推荐系统提供支持。文中阐述了内容个性化推荐算法的重要性、目前存在的问题和局限性,并提出了相应的优化改善方案。当前常见的内容推荐算法在冷启动、数据稀疏性、复杂关系建模和长期依赖等方面存在问题,本文针对这些问题进行了一系列优化改善方案的探索。未来的研究可以进一步探索其他技术手段和数据处理方法,以进一步提升内容个性化推荐的效果和内容产品的用户满意度。

智能推荐系统在高校选课中的应用

在信息化时代,个性化教育对当今社会至关重要。针对高校选课系统在当今人才培养过程中缺乏推荐等专家辅助系统。人工智能中的推荐系统可以通过传统的推荐算法综合评估得出推荐序列,实现高校选课推荐等个性化服务。基于此,提出了利用智能推荐系统中的协同过滤和内容推荐两种方式混合推荐,帮助实现个性化学习,向专业化培养目标靠近,为学习者提供智能化的辅助指导。同时,推动高校教育更好地进行个性化培养,加快推进人工智能与教育的深度融合和创新发展,促进人才培养模式和传统教育模式更好地向智能教育转变。

智能流媒体时代的人机关系——Netflix内容推荐系统闭环设计一窥

作为SVOD(订阅视频点播)流媒体业界龙头的Netflix(奈飞),其对于用户体验与算法的关系有着独特的理解与实践。其最核心的技术之一,就是对观众喜好进行判断和预测的算法系统,借由该系统,最终打造出高度定制化的内容推荐体系。本文以Netflix内容推荐系统闭环设计为例,探析智能流媒体时代其对“用户—算法”关系的独特思考。

基于内容的电影推荐算法研究

提出了一种基于内容的电影推荐算法,通过分析电影的特征和用户的兴趣,实现更精准的电影推荐。首先,研究了基于TF-IDF的向量化方法,将电影的类型和导演信息转化为特征向量;然后,通过计算电影之间的相似度,使用余弦相似度来衡量电影之间的相关性;接下来,根据用户的偏好和需求,通过加权相似度得分来提高相关电影的推荐优先级;最后,通过筛选和排序,从候选电影中选择出最合适的推荐结果。实验结果表明,该算法能够为用户提供个性化的电影推荐,提高用户的观影体验。

加权融合基于内容和协同过滤的音乐推荐算法

随着互联网技术及音乐资源电子化地发展,用户获取音乐资源越来越容易。但音乐库不断增大却使得用户快速找到心仪音乐变得愈发困难。为解决传统单一音乐推荐算法的不足问题,提高音乐推荐质量,在深入研究基于内容和协同过滤推荐算法基础上,文章提出在基于协同过滤推荐算法中融入时间因素并与基于内容推荐算法加权融合的音乐推荐算法。实验结果表明,与传统单一推荐算法和部分相关算法相比,这种算法为用户推荐音乐的效果更好。

提升用户参与度的个性化内容推荐进阶

2023年3月,全球知名付费墙软件研发公司皮亚诺(Piano)和数字媒体Digiday联合发布报告,分析如何通过人工智能驱动的内容推荐促进用户参与。报告建议,媒体利用符合隐私条款的第一方数据和“数据净室”解决方案创建真正符合读者兴趣的算法;采用多样的内容推荐引擎增加读者数量和改善用户体验;运用数据分析和标签策略优化内容推荐流程;寻找有效的内容推荐资源和专业的合作伙伴。

锦观新闻“社区内容推荐官”计划启动

近日,锦观新闻“社区内容推荐官”首批授牌活动在成都日报社举行,35位合作社区代表参与授牌活动。成都10个街道28个社区成为锦观新闻“社区内容推荐官”首批合作社区。这标志着党报进社区迈出坚实一步。

基于LSTM模型的音乐推荐系统研究

随着音乐推荐技术的快速发展,如何提升音乐推荐系统的准确性和用户满意度成为研究的重点。研究一种结合梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络、内容推荐方法的音乐推荐系统,并通过MATLAB平台进行测试。结果表明,该推荐系统表现良好。

大数据在融媒体内容创新中的应用

随着网络信息技术的不断发展,大数据已经成为融媒体内容创新中的重要驱动力之一。本文探讨了大数据在融媒体内容创新中的应用,分析了其在内容推荐、内容生产和内容分发等方面的实践应用。通过对相关案例的分析,发现大数据在融媒体内容创新中发挥着重要作用,能够帮助新闻媒体更好地理解受众需求、优化内容生产和分发、提高用户体验等。

移动应用中的个性化新闻推荐算法研究与优化

文章针对移动应用中的个性化新闻推荐算法进行了研究与优化,旨在提高用户体验和新闻推荐的精准度。文章重点研究内容推荐算法,该算法以标签为重点,算法整体过程包括数据准备、特征提取、相似度计算、推荐结果生成。所设计的算法通过Python语言以及NumPy、Pandas等库的支持得以实现。该研究可为移动应用中的个性化新闻推荐提供实用的技术方法,从而提升用户的满意度和参与度。

智能营销广告为内容营销与平台数字化带来的变化

随着智能技术为信息传播、广告营销和品牌传播带来了巨大的变革和挑战,智能广告的数字整合营销方式让广告营销链路更加高效、精准,获客更加精准。基于此,本文通过案例分析,发现智能广告在国内电商市场中对消费者购买决策的影响是不可忽视的。以淘宝和小红书的案例解读智能广告对消费者购买决策的影响,然后通过分析智能广告对消费者购买决策的影响及隐私权益,思考算法与用户隐私权益意识问题,最后展望未来智能广告行业更加透明合理的管理规范。

基于混合推荐算法的分布式购物系统设计

数据个性化推荐缺乏、高并发处理能力不足是目前在线购物平台面临的主要问题。本文采用分布式计算平台Hadoop、使用MapReduce并行处理方法提高了其效率和可扩展性,并提出一种混合推荐算法方法,通过基于内容的推荐算法发现用户的已有兴趣,同时结合协同过滤算法建立潜在兴趣模型,将已有兴趣和潜在兴趣混合,并与候选搜索内容集进行相似度计算,从而得到推荐结果。

人工智能在媒体内容生产传播中的实践分析——以封面新闻客户端10.0版本进化为例

数字化时代背景下,人工智能技术已经渗透到各个领域,其中媒体内容生产传播领域尤为明显。传统的媒体内容生产传播方式在人工智能技术的广泛应用下正面临着前所未有的变革。在媒体内容生产传播中,人工智能的应用主要包括内容生成、选题辅助分析、智能化生产、内容推荐与个性化定制、传播价值分析等方面。通过深入研究人工智能技术在媒体内容生产传播中的具体实践策略,有助于为相关领域的学术研究提供新的视角和思路,帮助媒体从业者更好地应用人工智能技术,提升媒体内容生产传播效率,进而满足用户日益增长的个性化需求。