新网络时代的视频推荐算法

首先，如今的算法推荐的弊端已经显现，信息茧的产生，使得人们的闭塞程度与日俱增。同时，网上毫无意义的争论也与日俱增，两拨世界观人生观价值观截然不同的团体在网上争论，永无休止也无甚成果。这些都是现今视频推荐算法产生的弊端。然而，上两个问题却有一点矛盾之处，即，如果真的产生了信息茧，那么两拨世界观不同的人又是怎么遇到一起的？如果我们真的能完全屏蔽网上的争议，那又和一个信息茧有什么区别。因而如今推荐算法，从本质上来说，既不会产生信息茧，也不会实际上促进冲突的产生，而仅是催化人的偏好，有些人的过去偏好收窄信息，有的人的过去偏好与人争论，最终，形成所谓的两种看似冲突的视频评论区状态。也就是说，根据人的偏好推荐视频，在如今的网络时代，会产生巨大的问题。我们必须向前探索更加先进的视频推荐算法。

这种推荐算法在满足人部分偏好的前提下，需要完成如下任务，一，破除由人的偏好形成的信息茧，二，禁止积极参与争论的人，无止境的搜索到下一个有争议的话题。

也就是说，一旦一个人过度观看同质化的视频内容，视频推荐算法需要给此人推荐他会感兴趣但有争议的内容；以及一旦一个人参与过多场有争议的内容，则哪怕他自己主动搜索，搜索结果也不会产生任何争议内容，而这个人会乐于推荐内容并停止争议安心享受视频。

需要完成如上功能的推荐算法，算法应该理解或尝试去理解，或不理解但用数据分析的手段获悉，某人是否产生了信息茧，以及某人是否热衷于网络争议讨论。可能能产生诸如，信息茧系数，以及网络争议系数，来辅助算法识别这两类特定人群。

以下开始进假设环节：

假设，信息茧系数在观众或评论者，偏好单一系数增加，关注up单一系数增加，关注up的偏好单一系数增加，观看视频种类单一系数增加，添加好友偏好单一系数增加，看完多视频多次点赞系数增加。

假设，网络争议系数在观众或评论者，被点踩系数增加，关注up过于宽泛系数增加，关注up的偏好过于庞杂系数增加，观看视频发表评论数量过多系数增加，私信过多系数增加，看完多视频多次不点赞，硬币，收藏，转发系数增加。

则开始引导观众，进入特别的视频，有关联但评论区氛围不同的视频，改变基本的偏好。

面对信息茧系数过高和网络争议系数过大的观众或者说评论者，处理办法我并没有十足的把握，实际上系统有一套迭代机制去完成信息推荐的改造。简而言之，在识别了某一特定人群特征后，要改变他们的行为特征而不是进一步强化。虽然，此事可能在短期形成一些诸如用户视频观看量下降，热度下降等等降低数据的表现，但长期，会拥有一个更加健康的社区氛围。希望大家支持，谢谢大家的关注。下次再见。