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AI在內容分發上的絆腳石

文章出處:未知 人氣:發表時間:2020-07-20 14:26
自從互聯網商業化發展以來,不論是新聞客戶端、視頻網站或是電商平臺……所有的平臺,都是把自己默認為一個優秀的飼養員,它按照自己的想法,把內容(飼料)Push(喂)給用戶。
 
 
 
這些飼養員都是受過訓練的專業人士,行話叫做---由網站編輯為用戶設置議程,按照大多數用戶的口味挑選內容。
 
 
 
后來編輯實在忙不過來,采用機器幫忙---最簡單的機器方式則是“熱門推薦”,比如按照點擊量或其它數據來做排序。
 
 
 
飼養員模式最大的問題是不知道食客胃口如何,這會導致兩個顯著的后果:一是食客不滿意,用戶個性化需求不能得到滿足;二是自身資源浪費,大量長尾資源長期得不到曝光,增加沉沒成本。
 
 
 
有人發現了機器的好處。機器可以是根據用戶特征來推薦內容。正如一個高明的廚子可以根據每一個食客的口味提供飯菜,如果機器足夠聰明,在一定程度上可以解決所有用戶的個性化需求。這豈不是內容產業的C2M?
 
 
 
準確的說,這是內容分發的C2M,它以單個用戶為對象進行溝通,跳出了大眾傳播/分眾傳播窠臼,是不是足以革了所有的搜索引擎和門戶網站的命?
 
 
 
這種智能化的內容C2M有深刻的時代背景。今天,你已經站在時代邊緣,眼睜睜的看著AI技術點燃了IOT的引線,接下來你將發現自己無可拒絕的進入下一個信息核爆的時代:信息終端爆炸、信息規模爆炸、信息平臺爆炸……
 
 
 
在信息高速公路上,你開過的車,你走過的路,全都變了規則,你所熟悉的一切的基于飼養員模式的知識框架都面臨顛覆。
 
 
 
在這個時代,飼養員模式已經失靈了,聰明的機器將成為最大的變量。
 
 
 
第一個出現的場景是人類生產內容,機器分發內容。
 
 
 
下一個出現的場景是機器生產內容,機器分發內容。
 
 
 
內容產業面臨C2M革命,行不行?
 
 
 
“當然不行,機器很蠢。”如果你這樣想,那么很遺憾,你注定是看不到明天的太陽了。
 
 
 
“當然行。”如果你這么想,那么祝賀你掉進坑里了。
 
 
 
真實的情況,你可能意想不到。
 
 
 
一、內容C2M之路本質是走向個體化溝通
 
 
 
作為一個獨立的研究方向,推薦系統的源頭可以追溯到90年代初的協同過濾算法,中期的代表則是傳統的機器學習算法,比如Netflix大賽所推動的隱語義模型,現在則是更加復雜的深度學習模型。
 
 
 
近些年,深度學習突飛猛進,使得機器推薦變成了整個互聯網的太陽。在新技術的推動下,個性化溝通也變得更加可行,而且越來越接近單用戶溝通。
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