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最近有个挺有意思的话题。某大V在社交平台宣布,计划在7天内开源新的平台算法,涵盖内容推荐和广告投放的全部代码,此后每四周都会重复一次这个流程,还会附带详细的开发者文档。
这事儿本身看起来不错,透明度提高了。但有用户就提出了真实的痛点:为什么推荐页面的逻辑这么奇怪?你随便点赞或浏览了某个领域外的帖子,转身就被同类型内容狂轰滥炸,一个接一个。反倒是你关注的账号或者认真参与的讨论话题,却很难再刷到了。
这种推荐偏差确实困扰了不少人。算法当然要考虑用户的探索欲望,但过度敏感的话,用户体验就容易翻车。怎么在内容多样性和个性化推荐之间找到平衡点,这可能才是真正的挑战。