《第10课 推荐算法的价值与局限》课件.pptx

第10课推荐算法的价值与局限五年级下册

了解生活中的推荐算法。掌握推荐算法的价值。学习目标

情境导入伴随着互联网和移动设备的普及，基于算法的服务已经在潜移默化中渗透到人们学习、工作和生活的方方面面。经过长期的数据沉淀、算法和服务的革新优化，基于算法的各类客户端软件，在某些方面确实会比你的好朋友甚至你本人更了解你，从而为不同的人提供个性化、差异化的推送服务，人们在感叹算法带来的贴心与便利的同时，不得不正视算法背后隐藏的公平缺失、隐私泄漏等现实危机。

情境导入启发性问题:1.什么是推荐算法？它的基本思想是什么？2.学习生活中的哪些场景使用到了推荐算法？3.推荐算法给你的生活带来了哪些价值？但又存在哪些风险？

情境导入周末，小蓝在家里想要听音乐，却发现打开同样的音乐播放软件，爸爸妈妈的手机上看到的页面却不一样，在主页上为他们推荐的，音乐风格也不一样，这是什么原因呢？你能为小蓝解答疑惑吗？

01生活中的推荐算法

生活中的推荐算法其实，从进入音乐播放软件的那一刻开始，每个人打开的页面、浏览的内容可能都不一样。酷狗音乐首页

生活中的推荐算法软件会依赖大数据抓取、积累和训练，追踪行为痕迹，分析你的听歌记录，计算你的听歌偏好，挖掘你的潜在需求，从而描绘“用户画像”，最终在主页上持续为你推荐相似风格的音乐，进行定向推送和精准“投喂，在这个过程中就使用到了“推荐算法”。

生活中的推荐算法用户画像

生活中的推荐算法请查阅资料了解推荐算法，并举例说明生活中推荐算法的应用有哪些？至少列举3个。推荐算法的含义推荐算法的应用

生活中的推荐算法互联网数据中心发布的《数据时代2025》报告显示，全球每天产生491EB(百亿亿字节)的数据。推荐系统就是一个信息过滤系统，帮助用户减少因浏览大量无效数据而造成的时间、精力浪费。推荐算法资讯特征育儿、美食、体育……用户特征37岁、宝妈、美食爱好者环境特征成都、夏季美食体育军事

生活中的推荐算法推荐系统发展至今，其核心技术可大致分为：“基于协同过滤的推荐方法”“基于内容的推荐方法”“混合推荐方法”

生活中的推荐算法基于协同过滤的推荐方法，本质是根据相似的用户具有相似的喜好，推荐给他们喜欢的物品、内容或者服务。军事财经美食军事财经相似推荐

生活中的推荐算法基于内容的推荐方法：根据项的相关信息（描述信息、标签等）、用户相关信息及用户对项的操作行为（评论、收藏、点赞、观看、浏览、点击等），来构建推荐算法模型。

生活中的推荐算法混合推荐方法：衡量各推荐方法的利弊，扬长避短，通过加权、切换、混杂、特征组合等方式避免或弥补各推荐技术弱点，进一步提升推荐方法性能。绘画北京科技展览深圳新闻军事28岁策展人35岁记者45岁个体户老板

02推荐算法的价值

推荐算法的价值启发性问题:通过了解和体会生活中的推荐算法，你觉得推荐算法的优势是什么？它的价值体现在哪些方面?

推荐算法的价值推荐算法就像一只“看不见的手”，主导信息筛选的标准、机制和决策参数，助力我们在海量、碎化、无序、泛在的内容池中进行精准定位，快速抵达“关注”“喜爱”“想要看”的内容，实现人与信息的个性化匹配，展现出无可比拟的技术优势和商业价值。对网页的搜索结果、购买商品、歌曲、导航路线、住宿餐饮等多方面排序都涉及打分排序的思想。

推荐算法的价值这些经算法排序出来的推荐内容，很大程度上迎合了用户的喜好，引导用户去点击推荐内容，这不仅节约时间成本、提高获取效率，达到商业目的，更满足个性化需求，使得“千人千面”的信息传递模式成为现实。

推荐算法的价值小贴士党的二十大报告指出:“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之。科技是第一生产力，科技的发展离不开算法。我们要深刻认识到算法的重要性与价值，坚持科技自立自强。

推荐算法的价值启发性问题:同学们，你们觉得这样的推荐算法好不好？它有没有局限？

推荐算法的价值对于我们而言，从社交娱乐到文化消费，从信息获取到价值生成，从情感体验到行为方式，无不受到算法裹挟，对此我们既不能视而不见，又不能盲目乐观。一方面，一些短视频软件或者购物软件存在同类推送和信息窄化现象，并由此可能带来信息茧房效应。

推荐算法的价值以用户兴趣和偏好为主的信息推送本质上是一种相似性推荐，因此用户接触内容的类型化或同类化是个性化算法推荐的必然结果。信息类型的窄化容易限制受众认知的视野，“兴趣——点击——相似内容推荐”形成无限循环的闭环，使用户困于算法过滤后的单一信息环境之中，久而久之会造成个体认知的狭隘化和极端化，产生“孤岛效应”，形成信息茧房。算法推荐围成信息茧房

推荐算法的价值另一方面，推荐算法利用技术“黑箱”和后台程序的不可见性，决定