被抖音支配的恐惧

前段时间我总时不时的在抖音上刷剧,这一刷就停不下来了,现在抖音每天都给我推各种剧,然后我自然而然的刷抖音的时间也越来越长。很多时候就想着太忙了拿出来刷一会儿,就一会儿,然后结束的时候半个小时一个小时都过去了,甚至周末可以刷更久。

自己这才意识到被抖音的推荐算法给支配了,当然我拍脑袋想很多读者都跟我一样。结合这段时间我遇到的一些事情,突然就想起了推荐算法这块的内容来。

1、前几天看到一篇关于反社交反算法的软件在圈子里面被传的火热,于是我也在想一个问题,如果有一天我们的生活完全被推荐算法所占领,我们将面对什么样的生活。

2、这几个月以来微信公众号一直在测试「信息流乱序」的算法,所谓乱序就是不按照时间顺序来,会重新做一套推荐机制,即你看到的推文很可能不再是现在的时间从最近往后走了。

3、知乎早年的时候关注关系是极强的,后来做了热榜、做了推荐,弱化关注关系,强化自己的推荐内容。用户的主动关注几乎成为了一种装饰工具,一种心理安慰剂。

4、今日头条和抖音的推荐算法几乎是类似的,关注关系几乎不存在,当你的作品分发的时候,你的作品会首先被分发给一小波人,如果这波人的看完后的反馈很好(完读率、点赞率、评论率),那么算法上会把这个内容推荐更多的人,一轮一轮的往外扩散。

当然了,让我举例我还可以举出很多种。拉长时间轴看,我们会发现这些年,推荐化覆盖越来越全,从抖音头条的出现,知乎一类的社区工具转型,再到创作者的最后一篇净土微信公众号开始测试。我想你身边肯定还有不少你熟悉的软件在走同样的路子。

那么问题来了,在这种强推荐算法逻辑之下,我们一定会从中获益吗?我们得到一些东西,我们也终将失去一些。

1、推荐给我们带来的是什么?看到自己想看到的东西,买到自己想买的东西,体验变好了,提升了每个人的效率,然后用户时长会变长。我们会发现每个App都很好用,我们愿意花很长时间进去。

对于企业来说也很开心,他们的用户时长提升了,用户时长的提升意味着用户价值的提升。

2、但是用户时间变长就一定是件好事吗?我们一直看到喜欢的内容,我们越看越爽,所以我们付出无数的时间成本。为什么我们刷抖音感觉没一会儿一两个小时就过去了,因为他会一直给你推荐你喜欢的内容。

当然,也仅仅是你喜欢的内容。我们变成算法的玩物,我们都是被训练的工具,每个人是传播中的一个因子。

对于企业同样提这个问题,推荐算法带来的用户时长增加,一定是件好事吗?当然不是,至今为止推荐算法仍没法甄别优质内容和有传播性的内容,这俩天然有差别。推荐算法喜欢传播能力强的东西。

3、被推荐算法支配的恐惧,在推荐算法之下,你的世界将越来越小,你的习惯行为在冥冥之中属于一个小圈子,那么不好意思,你可能会永远脱不开这个圈子了。因为他会给你推荐无数这个圈子的内容,让你在里面畅游。你感觉很爽,你以为全世界都如此。

人生的乐趣在于发现自己潜在的东西,没有推荐时,我们自己会去探索发现。但是在推荐面前,它已经帮你做好了选择,并且你很难突破它,除非你意识到了它,谈何容易。

有人会说,这只是因为现在的推荐算法还不够强大,终于有一天算法它能够解决上面所有这些问题。当然首先我是持怀疑态度的,再然后我不认为那一天的到来是件好事,但是它会来的。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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