算法“黑箱”的成因、风险及其治理

算法作为一种前沿技术,极大地提高了社会运行效率,不断推进了社会发展模式革新。然而,由于算法技术的复杂性、相关法律政策的匮乏、算法素养的限制、公开算法动力不足以及算法安全维护等原因,形成了算法“黑箱”。“黑箱”的存在使得算法在公共领域的应用中,极易衍生出私人资本支配公权力、算法监管的政府失灵、政府信任危机等问题。对此,必须对算法“黑箱”加以治理,治理的关键在于实现“有意义的算法透明度”,具体可遵循构建政府责任义务体系、推动技术公司算法公开、发挥社会组织监督作用等路径。     

最短路问题的Auction算法在无圈网络中的改进

提出了Auction算法在无圈网络中的一种改进．在改进的新算法中，采取了新的推进(extension)方式，从而成功地降低了算法的复杂性．改进后算法的复杂性为O(m)，此处m是图的弧数．     

程序设计中的递归算法教学探讨

递归算法是程序设计中的常用算法之一 ,也是一种重要的编程方法。掌握递归方法十分重要 ,但递归算法是较难理解和掌握的。因此 ,有必要对如何讲好递归算法做一些探讨。分析了递归算法的特点 ,指出了在递归教学中存在的一些问题 ,并给出了一种有效的解决方法     

性别视角下算法权力异化的治理路径

凭借对强大的数据资源的占有,算法技术逐渐披上了“权力的外衣”,随之而来也打破了原有的“权利”制约“权力”的平衡,出现算法权力异化问题。算法权力异化背景下,看似中立的算法技术,通过自动化决策与自动化评分等方式,将传统社会固有的性别歧视隐蔽式放大,使得劳动就业领域的法律保护机制失灵,算法权力与劳动权利的互动失衡。为此,应搭建用于劳动的自动化决策的第三方对话机制,从多领域实现对算法性别歧视规范体系的结构性扩容,确立算法治理中人的主体地位,以避免算法权力异化带来的劳动就业领域的性别歧视。     

一种改进决策树算法的探讨

ID3算法是示例学习中建立决策树的一种重要的方法.介绍了 ID3决策树算法的基本思想,讨论了ID3决策树算法中的难点和不足,结合实例给出了利用信息增益度法来改进ID3算法的详细过程.     

一种改进的DV-Hop定位算法

自身定位算法的优劣直接影响着无线传感器网络中目标定位的精度。为了提高定位精度,提出了基于加权质心和改进型DV-Hop的WSN定位算法。首先介绍了本算法的思想,详细阐述了算法的具体实现过程并对该算法进行了算法描述,最后通过仿真实验证明本文提出算法的定位精度得到了提高。     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。     

浅析C语言中递归函数的设计

递归算法是程序设计中常用的算法之一。本文从几个例子出发，分析了C语言中常见的速归函数的设计方法，并简要说明了设计递归函数的步骤及注意事项。     

短视频推荐算法的运行逻辑与伦理隐忧——基于行动者网络理论视角

从行动者网络理论视角探寻短视频推荐算法的"黑箱"与运行逻辑,以及由此带来的算法伦理问题在智能时代尤为重要。短视频推荐算法是由短视频平台管理者主导的,与用户、商业资本、行业政策等行动者相互影响和动态建构而成的,并非纯然中立的客观物,而是具有价值观的行动者。短视频推荐算法中内嵌了用户偏好、社交关系、公共议题、场景、差异化和平台优先级六大价值观念要素,反映出流量至上和商业利益优先的算法价值观,以此为依据的短视频推荐算法实践带来了隐私泄露、信息窄化和算法歧视等伦理问题,亟需短视频平台公开并优化算法、用户改变信息消费习惯和提升算法素养、行业协会和政府部门加强算法审查与监督,从而促进算法"向善"更好地造福人类。     

新课标高二数学《算法初步》教学中常见问题分析

基本算法语句主要包括输入输出语句、赋值语句、条件语句和循环语句．笔者结合教学实际，谈了这四种基本语句在教学中常见问题，重点介绍了循环语句在解题中常遇到的几种算法思想．     

一种基于权函数的改进型关联规则挖掘算法

提出了一种基于权函数的改进型关联规则算法——CWA priori算法。该算法利用决策属性在挖掘中的作用,归约数据源中无价值或价值较小的记录,从而缩短程序运行时间和节约数据存储空间,较好地改进了算法性能。实验结果证明CWA priori算法的效率明显高于A priori算法。     

从算法偏见到算法歧视:算法歧视的责任问题探究

算法的公正问题被视作如今人工智能领域一个核心的伦理问题,通常被表述为"算法偏见"或"算法歧视",但偏见与歧视实际上是两个问题.区分这两个问题可以显示出算法偏见并不具有伦理维度,而算法歧视才是人工智能领域中真正的核心伦理问题.算法偏见是不可避免的,主要来自开发者的偏见、数据的偏见和算法自身的偏见.其中,显性偏见是容易被发现并剔除的,但隐性偏见则不可避免地存在于算法之中.算法歧视的责任主体则主要是人,人们对于算法偏见的盲从导致了算法歧视.自主决策算法所引发的歧视也可以追责到人.因此,算法的开发者和使用者要为算法歧视负责.     

解决有复杂约束的最短路由问题的算法

介绍了有复杂约束的最短路由问题,应用K路由算法中的偏离算法解决该类问题。分析了在偏离算法的应用中影响算法效率的因素,提出了一种提高算法效率的改进方案,仿真结果表明改进方案是有效的。     

基于人工鱼群和MP算法的信号稀疏分解

为提高信号稀疏分解的速度,提出了一种基于人工鱼群优化的MP信号稀疏分解算法。该算法先利用模拟退火算法来快速寻找Matching Pursuit（MP）过程每一步的最优原子,然后采用人工鱼群算法优化稀疏分解,仿真实验结果表明在分解中不需要存储整个冗余字典,降低了算法的空间复杂度,从而能有效和快速地进行信号稀疏分解。     

数字经济中算法消费者的生成机理、保护方案与制度建构

算法消费者是数字经济中新业态新模式下的消费者，具有可分类、可预测和可被操纵的特点。算法消费者的生成机理体现在认知、动因和结构三方面：从认知层面上，人工智能体思维在心理认知学、意思表示等方面与人类思维的差异，决定了算法只是智能互联网平台的一种工具；从动因层面上，算法消费者的形成顺应了消费者行为理论数字化演变的趋势；从结构层面上，以算法为纽带的平台和算法消费者之间关系的失衡，意味着应给予算法消费者特别保护。国外算法消费者的保护方案虽然在法律形式上有所差异，但均以寻求平台监管和算法消费者保护之间的平衡作为内核，具体体现为赋予算法消费者算法权利和强调以透明度为核心的算法治理两方面。我国应在把握数字经济发展规律的基础上，完善平台监管、算法规制的分级制度，健全平台数据合规和算法的治理制度，确立平台数字社会责任和算法伦理制度，最终通过平台治理模式和算法权利成长的权责制度以推进算法消费者保护的制度构建。     

算法解释权适用的不同区分及其实践路径——基于公私两域划分的视角

《个人信息保护法》第24条规定,个人认为自动化决策对其权益造成重大影响的,有权要求个人信息处理者予以说明,此条被认为是对算法解释权的明文确定。但是,对于权益主体的确定、权益影响的程度以及解释内容的要求,第24条并未进一步做出具体规定,考虑到公私领域对算法解释规范对象和规范目标的不同,在私人领域中,算法解释的权益主体应为确定型主体,其形式权益遭受影响才能提出算法解释的主张,而信息处理者只需对算法进行事物性解释,在公共领域中,算法解释的主体应为确定或相关型主体,无论是形式还是实质权益遭受影响都可以提出算法解释的主张,而信息处理者需对算法进行事物或事理性解释,此举有利于促进技术发展与权利保障、公共利益与个人利益之间的价值平衡。     

算法的风险及法律规制探析

算法作为人工智能的核心，以大量数据流为基础，按照被赋予的逻辑运算规则，进行数据处理分析，为日常生活、商业金融和行政自动化辅助乃至于独立决策提供服务。算法自动化决策虽带来了诸多便利，但也催生了“算法黑箱”“算法歧视”“信息茧房”“算法趋同”等新的安全风险。为规制算法、防治算法权力异化，《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法律法规相继出台，由此中国建立了多元的算法规制路径：针对算法的控制者和编写者，采用算法评估制度、算法备案制度、算法解释、算法检查制度以及严格的侵权问责进行规制；针对算法的相对人，采用个人数据赋权的方式保护用户权益。     

数字平台算法决策歧视的认定与规制

基于算法决策的数字歧视是算法社会化应用中一项亟待解决的问题。算法对于个体的重塑效应是歧视产生的直接原因,而算法之社会化应用过程中的价值冲突则是产生算法歧视的根本原因。由此也导致了算法分析过程呈现出忽略意义的关系分析,以概率性陈述为基础的算法评价所导致的受保护特征的不确定。算法社会化应用中的歧视认定,应当冲破传统反歧视理论,从受保护场景、是否存在算法支配关系、基于受保护特征的差别待遇、对个体或者群体的不利影响以及是否符合比例原则几个角度综合评估。有鉴于此,《个人信息保护法》第24条的相关表述需要进行重新解释和厘定,其中包括决策“公平、公正”、算法解释的内容等;另外,基于算法的数字歧视行为,需同现行侵权制度接榫,并适时进行制度赓续,完善算法歧视的规范治理体系。     

算法治理视阈下的企业合规：困境、逻辑与进路

当前以大型互联网企业为代表的数字平台和企业影响力日益强大，成为全球算法治理机制的重要力量。企业算法合规是一种基于“算法风险”的专项合规管理，是企业为了有效防范、识别、应对可能发生的算法违规风险所建立的一整套公司治理体系。企业算法合规因具有改进算法治理模式、降低企业治理风险、提升权利保护水平、改进传统企业合规治理方式的优势，在算法治理中具有必要性。同时，中国特色企业算法合规的开展以“以人民为中心”为价值导向、以“创新与伦理的平衡”为应然边界、以“全面渗透与多层参与”为行动指南、以“公开透明和灵活持续”为执行要求，与当前算法治理的现实需求相吻合，因此具有成为算法治理新路径的可行性。     

产生图的全部哈密顿回路

本文对完全图和非完全图分别给出了一个产生图中全部Hamilton回路的算法。与已有算法比较,本文提出的算法具有速度快、内存小的优点。该算法用于判别一个图是否Hamilton图效果良好。