针对信息异化的智能推荐技术应对策略

沈斌 王潇 谭言

智能推荐技术已成信息分发的基础技术之一

智能推荐技术已在当前新闻产品算法中占据主流。今日头条、抖音、快手等都依靠智能推荐技术向用户提供针对性的内容服务。随着互联网的迅速发展，智能推荐系统已逐渐成为各种网络应用中不可缺少的核心功能，它通过各种方式渗透到人们的日常生活中。

基于智能推荐技术的信息传播特点有：

即时性。智能推荐算法的搜索引擎的快速崛起有效解决了用户获取信息效率低下的问题。互联网提供的信息是即时的，无延迟的。用户通过手机等终端登录应用软件，通过软件的推荐算法即可获取媒体平台推送的新闻信息。

个性化。随着深度挖掘技术对用户的网络行为、个人喜好的不断建模分析，单个用户的个性化需求日益突出。智能推荐技术使得基于用户个人知识图谱的需求模型不断被构建和细化，以实现对用户的精准推送。

实时反馈性。基于用户网络行为的个人需求模型根据用户实时演变的行为轨迹而不断更新，用户实时的需求被发现，智能推荐技术会及时调整推送策略，根据反馈数据实现推送。

智能推荐算法的不足

（一）主流意识形态有被稀释的风险

主流意识形态是在某个特定的时期内在社会中具有一定的主导性的一种意识的表现，其对于专业知识、技术储备有一定的门槛要求，主流意识形态最大范围涵盖不同社会群体的意识形态，但当前去中心化的信息流动，对于机器这一工具理性取胜的推荐策略而言，有主流意识形态被稀释的风险。……