人工智能将我们带向自己所希望的方向

我们所看，所读，所买的很多内容，都会通过YouTube, Twitter,亚马逊这些网站上的推荐系统，走进我们的眼帘。但是，如果你想知道这些网站上有哪些推荐内容的话,AI就能帮你找到它们。最近几年，人工智能在推荐技术中扮演着越来越重要的角色。人工智能帮助人们选择合适的产品和服务。它被称为AI推荐。它到底怎么做？怎么看呢？怎么做！怎么办？怎么办？？这些网站为用户提供了丰富的内容，并且对其进行了个性化处理，从而提高了广告浏览量、点击量和购买量。有时候, AI们的提议使我们很郁闷，好像它们一点也不认识我们或者过分地认识我们。预言哪些事情可能使我们耽误时间或者走进焦虑不安、信息错误的兔子洞

图片1

但一种更为隐秘的动态或许同样有效。推荐系统不只可能会按照自己最后悔的喜好来调整，它其实也会形塑自己所钟爱的事物，让喜好更后悔。最新研究为测量和降低这类操纵提供了思路。这些方法能够帮助人们了解我们的偏好是如何改变的，并能对那些变化做出适当的反应。本文主要介绍如何利用机器学习技术来消除推荐系统中存在的一些潜在错误。最后总结一下这项工作。1.概述。2.分析。3.结论。4.建议。5.展望。推荐系统一般采用一种叫机器学习的人工智能（AI），这种人工智能能够在数据上找到规律，并依据我们以前做过的事给出选择和推测出我们当前要做的事。然而，推荐系统并没有考虑到这些潜在的特征：你是否喜欢某种东西？或者，你是否喜欢某种动物？你是否喜欢某个品牌？或者是什么颜色？等等。这就是所谓的个性化。个性化。什么叫个性化？怎么定义？怎么实现呢？。答案很简单。计算。机器学习是一种称为强化学习（RL）的人工智能，它能够预测用户对一些长期游戏的喜好程度，并且帮助用户决定下一步应该怎么走。例如,Deep Mindk可以预测围棋和国际象棋游戏中的胜负，也能预测人类在网络上观看的猫咪视频，甚至还能通过分析网络上的猫咪视频来开发推荐系统，帮助用户找到自己喜欢的猫咪视频，这将是未来的趋势之一。拥有RL就会拥有更改棋盘以取得胜利的力量。人类为什么喜欢玩推荐游戏？这篇文章介绍了一种称为增强学习（Adaptive Learning）的技术。这种技术能从大量的数据集中自动确定人们感兴趣的信息并为它们建模。本文描述了基于强化学习的智能推荐系统。该系统主要有三个步骤组成。1.训练；2.测试；3评估。研究者们首先论证强化学习是怎样容易改变喜好的。第一步，推荐者对人的行为进行观察，构建了人的喜好模型。神经网络作为一种基于人的大脑架构的算法已经被广泛使用。出于研究需要，它们允许网络构建单一模拟用户模型并了解该用户真实喜好，从而能够更加方便地对模型准确性进行评判。

这个模型是由假人所组成的，他有10个朋友和10个同事。它对这一顺序进行1000次观测，从中汲取经验。然后，它将这些信息输入到一个神经网络模型中，以便更好地理解它们之间的关系。在训练过程中，它把注意力集中于那些有代表性的属性和特征。这些属性和特征包括性别、年龄等。最后，结果被显示出来。结果很好。正确。满意。准确！非常可靠！。训练完成后，其能够成功预测出用户以往一系列选项中所选择的内容。其次他们检验一个推荐系统是否可以通过给用户建模来改变其喜好。这个系统使用一个简单的简化方案来计算每个人的每一维的光谱。在这篇文章中，我们提出一个新方法来解决这个问题：利用光谱来识别和描述人们在最近几年内的偏好变化。通过分析光谱图，我们发现了一些有趣的现象。首先，我看到了一条很有意义的曲线。这条曲线就是光谱。这是一条直线。曲线！!?？！在这个模型中，我们发现了一些有趣的现象，这些现象可以用光谱来解释：人们对某些特定的事物有很强的偏好，而另一些则表现出明显的政治倾向。研究时，个体的喜好不在于这条直线上某一点的简单程度，而是在于显示出光谱中不同地区对事物进行选择的概率大小。研究者们为光谱中的推荐者规定了2个最佳地点，可能那些喜欢点这几类物品的人会学着更加喜欢，不断点。

推荐器会根据用户的长期参与度来决定是否给他们推荐合适的产品或服务。本文中对给定方案的参与度大体上由其是否符合当时用户喜好分布而测量。因此，如果有足够高的相似度，则该用户可以获得更好的结果。在本文中，我们使用深度信念网络（DBN），预测用户对当前时间段内所有候选选项的长期参与度。短期参与度为0；长期参与度为1；2；3？4?5！！！！吗？长期参与度被定义为：在10个连续选项中，每一个都有可能获得最大的关注。为了实现这个目标，我们使用基于深度信念网络（DBN）的方法来计算这些候选项集。在本文中，我们提出一种新的框架来提高长期参与度的预测效果。该模型能够快速而有效地预测短期参与度。最终结果非常令人满意。准确度很高。误差很小。收敛速度很快。迭代次数很少。推荐者认为这些指标可以用来衡量不同类型网站之间的差异，例如：在某些情况下，它们能够帮助我们更好地了解用户对某个或多个项目的看法，从而提高他们的参与度；为了减少副作用，他们在早期板块中增加了更多的参与度，并通过几轮迭代来优化这个策略。为了解决这个问题，我们需要考虑如何让用户和算法之间进行互动。在训练过程中使用神经网络来预测用户的长期参与度。10个板的顺序最后，它们增强了它们的某些可调整参数，同时它们也表现得很好。他们发现这种以RL为基础的体系的确比其他培训的体系所带来的参与率要高。