引入信息熵谈算法推荐——以抖音为例

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现如今,信息过载与用户注意力稀缺成为亟待解决的矛盾,算法推荐的出现有效缓解此矛盾。但随着信息指数级增长与用户满足感阈值的提升,用户对算法的精度和信息的质量要求将越来越严格,平台需提升算法精度,优化算法,创新算法推荐模式以满足用户需求,实现平台可持续发展。信息熵拥有量化的计算公式,可用以描述事件的不确定性与信息量的大小,而算法推荐系统在实际推荐的过程中存在不足,可结合信息熵对算法要素进行衡量。文章以抖音平台的算法推荐为例,引入香农的信息熵来量化算法推荐要素,以期算法推荐更加科学化、精确化、有序化。
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