第三，算法更能滿足個(gè)性化需求，激活長(zhǎng)尾市場(chǎng)。在傳統(tǒng)的排名算法下，新企業(yè)、新內(nèi)容、新產(chǎn)品很難在前幾頁(yè)展示，而個(gè)性化推薦算法創(chuàng)造并提供了被看到的可能。程英從三個(gè)方面分析了算法歧視的原因。第一，設(shè)計(jì)帶來(lái)的歧視，算法開發(fā)者在設(shè)計(jì)算法模型的過(guò)程中，可能會(huì)嵌入自己的價(jià)值觀。第二個(gè)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的歧視。數(shù)據(jù)是社會(huì)價(jià)值觀的反映，智能系統(tǒng)反映的是社會(huì)潛在的歧視。

前言:豆瓣評(píng)分9.4的科幻劇《西部世界》贏得了無(wú)數(shù)粉絲的跪求。在westworld中，人們通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)的人工智能，體驗(yàn)代碼創(chuàng)造的虛擬現(xiàn)實(shí)世界。在游戲《我的世界》中，人們也可以通過(guò)編程創(chuàng)造自己的世界。有人預(yù)言，未來(lái)的世界將是軟件和代碼的世界。我們無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)，但活在當(dāng)下，能清晰地感受到代碼正在深刻地改變我們的生活，改造現(xiàn)實(shí)世界。

目前，代碼世界仍處于早期野蠻生長(zhǎng)時(shí)代，代碼難以約束，相關(guān)的社會(huì)規(guī)范幾乎不存在，仿佛脫離了社會(huì)規(guī)范，拒絕接受法律約束和道德審視。但是近幾年文明之光開始出現(xiàn)，代碼合規(guī)開始進(jìn)入大家的視線。大家開始討論算法合規(guī)、開源代碼合規(guī)等前沿話題。筆者做了幾年代碼，學(xué)了幾年法律，正在做企業(yè)合規(guī)，打算加入代碼合規(guī)的討論，開設(shè)代碼合規(guī)專欄，分享自己的合規(guī)經(jīng)驗(yàn)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代如何推廣營(yíng)銷？下面我為你整理了大數(shù)據(jù)時(shí)代做好營(yíng)銷推廣的要點(diǎn)和技巧。歡迎閱讀參考！如何做好營(yíng)銷大數(shù)據(jù)對(duì)用戶行為和特征的分析顯然，只要積累了足夠的用戶數(shù)據(jù)，就可以分析出用戶的喜好和購(gòu)買習(xí)慣，甚至可以比用戶更了解自己。這是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的前提和出發(fā)點(diǎn)。過(guò)去，雖然都有以客戶為口號(hào)的企業(yè)管理思想，

大數(shù)據(jù)支撐精準(zhǔn)營(yíng)銷信息推送已經(jīng)過(guò)去多少年了？精準(zhǔn)營(yíng)銷一直被很多公司提及，但真正做到的卻少之又少，反而是垃圾信息泛濫。主要原因是過(guò)去名義上的精準(zhǔn)營(yíng)銷并不是很精準(zhǔn)，因?yàn)槿狈τ脩籼卣鲾?shù)據(jù)的支撐和細(xì)致精準(zhǔn)的分析。RTB廣告的應(yīng)用現(xiàn)在向人們展示了比以前更好的準(zhǔn)確性，并且有大數(shù)據(jù)的支持。大數(shù)據(jù)讓營(yíng)銷活動(dòng)更適合。如果你能在生產(chǎn)前了解潛在用戶的主要特征，以及他們對(duì)產(chǎn)品的期望，那么你的產(chǎn)品就可以是合適的。

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以理解為從海量的數(shù)據(jù)資源中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。主要性能特點(diǎn)如下:數(shù)據(jù)量大。第一個(gè)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大，包括采集、存儲(chǔ)和計(jì)算。大數(shù)據(jù)的計(jì)量起始單位至少是P(1000 t)、E(100萬(wàn)t)或Z(10億t)。品種很多。第二個(gè)特點(diǎn)是類型和來(lái)源的多樣性。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。各類數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

第三個(gè)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)值密度比較低，或者說(shuō)是浪中洗沙，彌足珍貴。隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和強(qiáng)大的機(jī)器算法挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問(wèn)題。速度快，速度高。第四特征數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快，處理速度快，時(shí)效性要求高。比如搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，個(gè)性化推薦算法要求盡可能實(shí)時(shí)推薦。

根據(jù)用戶的興趣和行為，推薦他們需要的信息，幫助用戶在海量的信息中快速找到自己真正需要的東西。所以推薦系統(tǒng)要解決的問(wèn)題是用戶沒(méi)有明確需求，信息過(guò)載。推薦系統(tǒng)一般基于以下幾點(diǎn):1 .根據(jù)業(yè)務(wù)定義產(chǎn)品的流行標(biāo)準(zhǔn)；2.用戶信息:如性別、年齡、職業(yè)、收入；3.用戶行為；4.社會(huì)化關(guān)系；1.非個(gè)性化推薦。我們使用非個(gè)性化推薦來(lái)解決冷啟動(dòng)中的問(wèn)題。

以下是三種場(chǎng)景下的排名介紹:熱門推薦:根據(jù)業(yè)務(wù)類型確定排名核心指標(biāo)，比如閱讀量，然后考慮避免馬太效應(yīng)，所以增加一個(gè)維度:時(shí)間。一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)內(nèi)容的熱量是隨時(shí)間遞減的，所以需要設(shè)置重力因子g，重力因子g決定了熱量隨時(shí)間遞減的速度，熱量的初始值是由讀數(shù)的多少?zèng)Q定的。我們假設(shè)R是閱讀的書，從發(fā)帖時(shí)間算起的時(shí)間是t，重力因子是g，熱度是rank。