推荐算法的教育意义

⑴ 推荐算法会产生哪些负面影响

‍‍‍‍长期刷网页的人会有一个感觉，每天花了大量的时间看头条新闻，结果偶尔打开电视，发现错过了很多重要有意义的新闻，说明算法推荐方式本身有缺陷，它并没有足够全面的掌控用户喜好，结果就是大家获取到的信息是片面的。‍‍‍‍

⑵ 如何理解算法进入中学数学内容的必要性

算法在科学研究中具有普遍意义.解决科学研究中的问题需要一定的方法,但"方法"这一概念含义广泛而不具体,而算法与一般方法相比,则更具体、更精确,因为它是能行的、可操作的.能解决某个科学上的问题,实质上就是意味着掌握了或找到了某种算法.某一问题的可解性意味着能够找到一个适当的算法,而某一问题的不可解性则意味着不可能找到一个适当的算法,或证明这样的算法不存在.在科学史上,很多研究工作的任务和目的,就是要寻找解决某个问题的算法.
在新高中数学课程标准中,我们注意到算法作为必修部分进入了中学数学.标准中写到:“算法是一个全新的课题,已经成为计算机科学的核心,它在科学技术和社会发展中起着越来越重要的作用.算法的思想和初步知识,也正在成为普通公民的常识.在必修课程中学习算法的基本思想和初步知识,算法思想将贯穿高中数学课程的相关部分.”可是,到底算法引进中学的意义是什么?本文
算法学习的意义
“计算机既是数学的创造物,又是数学的创造者”,而算法既是计算机理论和实践的核心,也是数学的最基本内容之一.甚至有人说,数学学习的主要作用是形成“算法思维”.算法有着悠久的发展历史,中国古代数学曾经以算法为特色,取得了举世瞩目的辉煌成就.在已经逐步进入信息化社会的今天,算法的基本知识、方法、思想日益融入人们社会生活的方方面面,已经也应该成为现代人所应具备的一种基本素质.
我们认为学生学习算法有以下几个方面的意义:
算法学习有助于我们全面的理解运算能力
很多时候,人们对运算存在一些误解,认为运算就是按照各种运算法则进行加、减、乘、除,从而学习运算就是背诵书本中给出的计算法则,形成一些基本的计算技巧,也就是说,能够根据熟记的法则,迅速的计算给定式子的正确答案.
实际上,按照算法规则进行逻辑推理而获得正确结果仅仅是计算的很小的一个方面,更重要的是,在运算中构造、设计、选择一个合理的,算法理解相应的算理.在算法学习中,我们要让学生给出一个问题的不同算法,并比较这些算法的优劣,并作出选择,从而提高效率,而这个过程才是一个真正的运算过程,因此算法学习使得我们更加全面的理解运算能力.
算法学习能够培养学生的逻辑思维能力
我们常常说数学是思维的体操,能够训练学生的思维能力.算法作为数学的一个基本内容,在培养学生的逻辑思维能力上能够发挥重要的作用.
算法是解题方法的精确描述.算法一方面具有具体化、程序化、机械化的特点,同时又有高度抽象性、概括性和精确性.因此,将解决具体问题的方法整理成算法的过程是一个条理化,精确化和逻辑化的过程,有助于培养学生的逻辑思维能力.
我们学过一元一次方程的求解,任意给一个一元一次方程,比如说
3 x + 5 = 0
我们都会解这样的方程.它的解是
x = - 5/ 3.
我们说计算机能够帮助人完成很多工作.但是计算机毕竟和人脑有着本质的区别,它是机械的,在没有的指令的情况下,它是不会思维的,不能进行任何判断.算法是连接人和计算机的纽带,这些思维的过程,判断的过程我们都要精心的设计到算法里面,作为指令教给计算机去完成.
比如我们需要写个算法让计算机来解方程.
ax + b = 0
其中参数由键盘任意输入,让计算机输出结果.
我们能说凡是这样的方程就让计算机输出:
“x = - b/ a”就可以了吗?显然,这是有问题的,因为当a = 0 的情形下,这种输出是错误的,也就是说我们需要分情况讨论:
1) 输入a ,b ;
2) 若a ≠0 ,则输出x = - b/ a ;
如果a = 0 实际上方程变成了b = 0 ,这样的方程的解又是什么呢?看来还要看看参数b ,若b = 0 ,则方程为0 = 0 ,若b = 5 ,则方程为5 =0 ,这两种情形显然是不一样的,前者的解是任意实数,而后者则是无实数解,因此继续我们的算法
3) 若a = 0 ,还要对b 进行讨论:
( i) 若b = 0 ,方程的解是全体实数;
( ii) 若b ≠0 ,方程没有实数解.
对于这样一个看似简单的方程还有这么多门道呢?因为,作为一个算法必须是精确的,任何人按照(包括计算机) 这个步骤执行都能得到这个问题的求解.
我们可以从以上例子看出,书写一个算法的过程是一个思维的整理过程,是一个精确化、条理化的过程,因此有助于培养学生的逻辑思维能力.

⑶ 大数据“推荐算法”分宿舍是否适合所有高校推广

2018年8月27日报道，近日，南京大学利用大数据“推荐算法”分宿舍，帮新生寻找志趣相投室友的消息引发关注。据了解，南大去年开始尝试通过网络问卷调查，根据新生生活习惯分宿舍，今年宿舍分配方案有了更优化的2.0版，利用校园迎新网的数据调查，统计新生生活习惯、兴趣爱好等，再通过大数据“推荐算法”，量化评估各项数据之间的相似度，将兴趣相投的新生分到同一个宿舍，更快适应大学生活。

一项针对大学生舍友关系的调查显示，42.28%的学生与舍友曾经发生矛盾；与舍友发生矛盾时，47.81%的学生会选择“积极沟通”。很显然，舍友间的矛盾很难通过教育、引导就能化解，所以这就需要从舍友组合、搭配这一源头来化解矛盾。

根据学生生活习惯、性格爱好安排宿舍，允许学生自己选择宿舍，这些都是从源头上解决矛盾，构建良好的舍友关系的基础。除此之外，我国大学还可以改变传统的四人间、六人间宿舍管理思路，可以建设一人间、两人间、套间等多种不同户型的宿舍，由学生根据自己的家庭情况进行选择。这并不涉及对学生的不平等对待问题，因为从学校和学生的关系看，学校提供寄宿教育，提供宿舍，而学生住宿舍，他们的关系就像租客与房东的关系一样，由于租客需求不同，大学提供的宿舍条件也会相应不同。随着高等教育的发展，我国大学的后勤服务应该走向社会化，因此也应该按社会化的思路，来改善宿舍的管理和服务，只有这样，宿舍管理才能更人性化。

⑷ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图

前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。