算法推荐场域主流意识形态“能见度”的遮蔽与突围

主流意识形态“能见度”的提升是实现主流意识形态权力再生产和权力社会化的重要前提。算法推荐不仅带来了“国家—媒介—个人”信息权力关系的变迁与重组，而且重塑了社会信息能见度分配的底层逻辑。在算法推荐场域，主流意识形态“能见度”在可见空间、议题设置、话语叙事和价值引领等方面面临着多重遮蔽。要在解蔽中实现视觉突围，既要做到技术“收编”和议题“破圈”,以高效的算法赋能和共情的议题设置来提升主流意识形态的视觉覆盖面和视觉冲击力，又要做到流量“扩容”和算法“向善”,以鲜活的话语议题和高势位的价值引领提升主流意识形态的视觉吸引力和视觉引领力。     

算法推荐可能引致的公共风险及综合治理路径

算法本质上是一种权力,算法的不当使用有可能引致网络舆情风险,其作用机制表现为：算法推荐容易形成意见孤岛;算法更容易扩散危害性信息;算法权力控制网络舆情。因此,有必要进一步规范算法推荐使用,构建算法综合治理机制,通过法律上知情同意原则从信息供给端向接收端延伸、健全和完善算法技术的伦理审查机制以及信息化社会观念迭代机制,防范资本和少数利益集团利用算法影响和控制公众,从而营造清朗的网络舆情生态治理环境。     

推荐算法时代大学生网络思想政治教育研究

推荐算法深刻重塑着信息传播样式，有助于建构起精准适配、精准施策、精准评估的智能思政图景。但算法权力的扩张带来的偏好迎合、趣味迎合、注意力迎合也导致思想政治教育者的主导地位消解、话语权稀释，并逐步解构大学生的价值认同。为有效规避大学生网络思想政治教育面临的推荐算法风险，思想政治教育者应理性审视算法、引领算法、融入算法、驾驭算法，确保推荐算法的“育人为本，技术为用”,推动新时代大学生网络思想政治教育与时俱进、守正创新。     

旅游推荐系统中的过载与不持续使用行为：心理弹性的调节作用

推荐过载会导致旅游推荐系统用户的不持续使用行为。为揭示该过程的影响机制，本文以SSO框架为主体，引入倦怠和心理弹性两个变量构建了一个有调节的中介模型，并对回收的214份问卷进行实证研究，结果显示（：1）信息过载和系统功能过载均与不持续使用行为呈显著正相关（；2）旅游推荐系统倦怠在由过载引起不持续使用行为的过程中产生显著中介作用；（3）心理弹性在系统功能过载与旅游推荐系统倦怠之间起调节作用。本研究为旅游推荐系统开发者理解用户不持续使用行为提供了参考。     

终身学习是一种浪漫

古语云:"学无止境,"学问没有边界,学习也并非学生的"专利"只有当学习变成终身的习惯后,人生才能不断突破,才会不断发现新的世界,本期推荐四本书,为你开启终身学习的大门--推荐理由:为什么自己读了那么多书,懂了那么多道理,却还不知如何精进、管理人生?读完这本书,我发现是因为掉入了"低水平勤奋"的陷阱里。读过的一本本书,就是一个个知识点。     

基于稀疏共享的多门混合专家下一个兴趣点推荐算法

下一个兴趣点(next POI)推荐指的是预测用户在特定时间段内将访问的下一个兴趣点。用户出行模式受到异构的上下文因素影响，包括连续值(例如地理距离、时间间隔)和离散值(例如社交状况、星期状况)。本文采用稀疏共享的结构来产生专家网络，并采用多门混合专家模型来实现多个目标任务之间的参数共享。本文基于多任务学习对用户的多种类型行为进行建模，提出了一种基于稀疏共享的多门混合专家模型。首先，使用稀疏共享结构针对每个目标任务从基础网络中生成对应的专家网络，并采用迭代幅度剪枝法选择专家网络。其次，多门混合专家模型采用专家网络作为输入层，每个专家网络对于输入信息的处理具有不同的侧重，并采用多个门网络对任务目标进行专家网络的共享选择。最后，基于真实数据集对所提出的算法进行评估，验证了本文方法的有效性和实用性，以及将多任务学习和稀疏结构共享应用于下一个兴趣点推荐的前景。文章最后也提出了管理启示。