推薦演算法的教育意義

⑴ 推薦演算法會產生哪些負面影響

‍‍‍‍長期刷網頁的人會有一個感覺，每天花了大量的時間看頭條新聞，結果偶爾打開電視，發現錯過了很多重要有意義的新聞，說明演算法推薦方式本身有缺陷，它並沒有足夠全面的掌控用戶喜好，結果就是大家獲取到的信息是片面的。‍‍‍‍

⑵ 如何理解演算法進入中學數學內容的必要性

演算法在科學研究中具有普遍意義.解決科學研究中的問題需要一定的方法,但"方法"這一概念含義廣泛而不具體,而演算法與一般方法相比,則更具體、更精確,因為它是能行的、可操作的.能解決某個科學上的問題,實質上就是意味著掌握了或找到了某種演算法.某一問題的可解性意味著能夠找到一個適當的演算法,而某一問題的不可解性則意味著不可能找到一個適當的演算法,或證明這樣的演算法不存在.在科學史上,很多研究工作的任務和目的,就是要尋找解決某個問題的演算法.
在新高中數學課程標准中,我們注意到演算法作為必修部分進入了中學數學.標准中寫到:「演算法是一個全新的課題,已經成為計算機科學的核心,它在科學技術和社會發展中起著越來越重要的作用.演算法的思想和初步知識,也正在成為普通公民的常識.在必修課程中學習演算法的基本思想和初步知識,演算法思想將貫穿高中數學課程的相關部分.」可是,到底演算法引進中學的意義是什麼?本文
演算法學習的意義
「計算機既是數學的創造物,又是數學的創造者」,而演算法既是計算機理論和實踐的核心,也是數學的最基本內容之一.甚至有人說,數學學習的主要作用是形成「演算法思維」.演算法有著悠久的發展歷史,中國古代數學曾經以演算法為特色,取得了舉世矚目的輝煌成就.在已經逐步進入信息化社會的今天,演算法的基本知識、方法、思想日益融入人們社會生活的方方面面,已經也應該成為現代人所應具備的一種基本素質.
我們認為學生學習演算法有以下幾個方面的意義:
演算法學習有助於我們全面的理解運算能力
很多時候,人們對運算存在一些誤解,認為運算就是按照各種運演算法則進行加、減、乘、除,從而學習運算就是背誦書本中給出的計演算法則,形成一些基本的計算技巧,也就是說,能夠根據熟記的法則,迅速的計算給定式子的正確答案.
實際上,按照演算法規則進行邏輯推理而獲得正確結果僅僅是計算的很小的一個方面,更重要的是,在運算中構造、設計、選擇一個合理的,演算法理解相應的算理.在演算法學習中,我們要讓學生給出一個問題的不同演算法,並比較這些演算法的優劣,並作出選擇,從而提高效率,而這個過程才是一個真正的運算過程,因此演算法學習使得我們更加全面的理解運算能力.
演算法學習能夠培養學生的邏輯思維能力
我們常常說數學是思維的體操,能夠訓練學生的思維能力.演算法作為數學的一個基本內容,在培養學生的邏輯思維能力上能夠發揮重要的作用.
演算法是解題方法的精確描述.演算法一方面具有具體化、程序化、機械化的特點,同時又有高度抽象性、概括性和精確性.因此,將解決具體問題的方法整理成演算法的過程是一個條理化,精確化和邏輯化的過程,有助於培養學生的邏輯思維能力.
我們學過一元一次方程的求解,任意給一個一元一次方程,比如說
3 x + 5 = 0
我們都會解這樣的方程.它的解是
x = - 5/ 3.
我們說計算機能夠幫助人完成很多工作.但是計算機畢竟和人腦有著本質的區別,它是機械的,在沒有的指令的情況下,它是不會思維的,不能進行任何判斷.演算法是連接人和計算機的紐帶,這些思維的過程,判斷的過程我們都要精心的設計到演算法裡面,作為指令教給計算機去完成.
比如我們需要寫個演算法讓計算機來解方程.
ax + b = 0
其中參數由鍵盤任意輸入,讓計算機輸出結果.
我們能說凡是這樣的方程就讓計算機輸出:
「x = - b/ a」就可以了嗎?顯然,這是有問題的,因為當a = 0 的情形下,這種輸出是錯誤的,也就是說我們需要分情況討論:
1) 輸入a ,b ;
2) 若a ≠0 ,則輸出x = - b/ a ;
如果a = 0 實際上方程變成了b = 0 ,這樣的方程的解又是什麼呢?看來還要看看參數b ,若b = 0 ,則方程為0 = 0 ,若b = 5 ,則方程為5 =0 ,這兩種情形顯然是不一樣的,前者的解是任意實數,而後者則是無實數解,因此繼續我們的演算法
3) 若a = 0 ,還要對b 進行討論:
( i) 若b = 0 ,方程的解是全體實數;
( ii) 若b ≠0 ,方程沒有實數解.
對於這樣一個看似簡單的方程還有這么多門道呢?因為,作為一個演算法必須是精確的,任何人按照(包括計算機) 這個步驟執行都能得到這個問題的求解.
我們可以從以上例子看出,書寫一個演算法的過程是一個思維的整理過程,是一個精確化、條理化的過程,因此有助於培養學生的邏輯思維能力.

⑶ 大數據「推薦演算法」分宿舍是否適合所有高校推廣

2018年8月27日報道，近日，南京大學利用大數據「推薦演算法」分宿舍，幫新生尋找志趣相投室友的消息引發關注。據了解，南大去年開始嘗試通過網路問卷調查，根據新生生活習慣分宿舍，今年宿舍分配方案有了更優化的2.0版，利用校園迎新網的數據調查，統計新生生活習慣、興趣愛好等，再通過大數據「推薦演算法」，量化評估各項數據之間的相似度，將興趣相投的新生分到同一個宿舍，更快適應大學生活。

一項針對大學生舍友關系的調查顯示，42.28%的學生與舍友曾經發生矛盾；與舍友發生矛盾時，47.81%的學生會選擇「積極溝通」。很顯然，舍友間的矛盾很難通過教育、引導就能化解，所以這就需要從舍友組合、搭配這一源頭來化解矛盾。

根據學生生活習慣、性格愛好安排宿舍，允許學生自己選擇宿舍，這些都是從源頭上解決矛盾，構建良好的舍友關系的基礎。除此之外，我國大學還可以改變傳統的四人間、六人間宿舍管理思路，可以建設一人間、兩人間、套間等多種不同戶型的宿舍，由學生根據自己的家庭情況進行選擇。這並不涉及對學生的不平等對待問題，因為從學校和學生的關系看，學校提供寄宿教育，提供宿舍，而學生住宿舍，他們的關系就像租客與房東的關系一樣，由於租客需求不同，大學提供的宿舍條件也會相應不同。隨著高等教育的發展，我國大學的後勤服務應該走向社會化，因此也應該按社會化的思路，來改善宿舍的管理和服務，只有這樣，宿舍管理才能更人性化。

⑷ 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。