【摘 要】
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推荐算法已成为社交媒体时代信息分发的驱动要素,受政治、资本、流量等因素影响,算法在信息分发过程中往往会出现结构性偏见、选择性偏见和趋利性偏见。本文基于人机演化博弈视角,对冷启动、协同过滤、收敛稳定和交互博弈四大阶段算法偏见的生成与纠偏机制进行分析,并基于反向工程实验,面向今日头条新闻客户端进行动态数据追踪和多阶段对比分析。发现算法推荐主题内容存在从发散到收敛的动态演变,使用早期旨在拓展用户兴趣边界,后期推荐主题趋于集中;在各个阶段正面内容均占据推荐主导地位;随着用户使用频次增加,中央媒体内容和广告内容被推
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“基于机器博弈的网络信息传播安全多准则动态管控策略研究”(项目编号:19ZDA329)。
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推荐算法已成为社交媒体时代信息分发的驱动要素,受政治、资本、流量等因素影响,算法在信息分发过程中往往会出现结构性偏见、选择性偏见和趋利性偏见。本文基于人机演化博弈视角,对冷启动、协同过滤、收敛稳定和交互博弈四大阶段算法偏见的生成与纠偏机制进行分析,并基于反向工程实验,面向今日头条新闻客户端进行动态数据追踪和多阶段对比分析。发现算法推荐主题内容存在从发散到收敛的动态演变,使用早期旨在拓展用户兴趣边界,后期推荐主题趋于集中;在各个阶段正面内容均占据推荐主导地位;随着用户使用频次增加,中央媒体内容和广告内容被推
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