【财讯】部分APP陷＂窃听门＂事情 ＂算计人心＂是如何做到的？

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有些app陷阱“窃听门”！ 现代版的“计算人心”是怎么做到的？

资料来源:我们补习作者:调用

前几天，一些app陷入了“窃听门”。

多个网民发现，刚和别人聊天的副本一打开app就能看到相关的推荐。 由此，我认为有些app可以在后台拦截对话副本，根据我们的喜好进行推荐。

比较这个问题，现在网上形成了正反两种观点。

app窃听顾客的新闻需要分解大量的数据，如果app没有打开，运营平台就不能调用顾客的录音功能。 平台花了这么多精力窃听，只是为了推荐应该吃什么？

但是，有些技术人员认为，即使权限关闭，app也可以很容易地调用客户的录音功能。 而且很多网民的体验似乎证明了app窃听行为的真实性。

目前，关于app是否有窃听行为，还不能得出正确的结论。 但是，在此背后，我们很容易看到推荐算法对网络平台的重要性。

网络时代，我们每天都要接触大量的新闻。 在这些消息中找到自己需要的东西是每个人都关心的问题。

个性化推荐系统正好处理了这个问题。 你推荐的正是我需要的东西，顾客自然感到方便，经常采用，提高顾客的粘性。

那么，各大app用什么方法“计算”你的心呢？

app就是这样向我们推荐的。

在这里，以视频网站的电视剧分类为例，我们来看看各种类型的推荐算法是如何追你“秃头”的。

基于协同过滤的推荐算法。

简单理解的话，就是通过分解与目标组兴趣相同的组感兴趣的副本，向目标组推荐。

让我们看看下图

表中的“1”表示客户喜欢这部电视剧。 当然，“喜欢”有必要由网站自己定义，比如看、做好、收藏等。

客人1、客人2、客人3都喜欢看《好啊》、《逆流而上的你》、《情满四合院》。

除此之外，各有不同的喜好。

那么，客户1访问网站时，我推荐“回家的诱惑”和“大江大河”。

这样的推荐算法是利润向不同的顾客推荐不同的副本，看起来更个性化，不硬。

通过分析“同好”的喜好，也可以挖掘目标群体的潜在乐趣，给顾客更多“人性化”的体验。

但是，协同过滤由于顾客新闻的手机程度、系统的计算量、算法的更新频率等要求比高，所以实际的操作过程也多。

因此，很多网站都使用了“简单粗暴”的算法。

基于副本的推荐算法

简单来说，这个算法就是根据客户的历史找到并推荐他们感兴趣的副本。

例如，系统通过分解顾客1的履历阅览履历，发现ta看到的复印件中有以下共同的标签。

系统可以根据这些标签向客户推荐，制作满足这些条件的电视剧。

这样的算法虽然实现更简单方便，但肯定也明白了需要能正确识别和分类顾客新闻的系统。 对客户来说，反复推荐的复印件可能很常见。

无论是协同过滤还是基于副本的推荐算法，都必须收集客户的历史记录。 对第一次录用的客人有点棘手。

那么，对这些“初见”的客户该怎么办？

相似性推荐算法

例如，顾客1第一次使用视频网站看电视剧“哪个都好”，但由于系统没有那个顾客的履历，网站与“哪个都好”的类型相同，演员相同，或者导演简单地检索并推荐相同的电视剧。

例如，在以下情况下。

当然，更准确地说，也可以组合多个要素进行筛选。 假设电视剧《哪个都好》有以下八个要素。

导演:简川訸

演员1 :姚晨

演员2 :倪大红

演员3 :郭京飞

演员4 :高鑫

类型:家庭/城市

地区:中国大陆

语言:普通话

系统分解数据库中的所有电视剧，得到与上述要素相同的得分，最后按分数顺序排列，向客户推荐得分高的电视剧。

比如电视剧《到爱的距离》和《哪个都好》一样有5个项目，记得5分。

导演:简川訸

演员1 :李晨

演员2 :靳东

演员3 :崔心心

演员4 :高鑫

类型:言情/城市/电视剧

地区:中国大陆

语言:普通话

当然，这三种方法不是推荐算法的所有副本。

为了正确把握你的喜好，很多网站可能会组合采用多个算法，在相关的平台之间进行新闻共享。

在一系列算法的精确运营下，你的“心”就这样被大数据“侦察”了。

我推荐系统背后的“新闻茧室”

利用大数据的算法进行推荐，可以轻松得到对客户感兴趣的副本。 对平台来说，有助于提高客户的粘性，吸引越来越多的客户采用。

但是，长期关注一个行业的文案，很容易陷入“新闻茧室”。

新闻茧房

人们的新闻行业在习性上被自己的有趣所吸引，是指把自己的生活和视野束缚在茧一样的通常的“茧室”中的现象。

另外，现在大多数平台采用的推荐算法可能还不完全。 推荐复印件的质量也不同，对个人知识量的积累和视野的提高没有积极的推动作用。

@justablackbubble :网购的时候总是有点讨厌推荐我看到的商品。 看到了，其他的怎么样？ 不巧反复看了一遍，我不想再看一遍也不想买。 反而需要时间。

@_ 郭小k_ :网购网站推送我刚订购的同类产品。 这个真的有问号。 能让我拆迁另一所房子购买吗？

@爱未成年网中毒少女:以前经常在网上寻找宝藏，寻找很多奇珍小众的网站和新闻，现在比如接受某个声音手被动同质化的东西，失去网络很开心……

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