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此时此刻，短视频平台已然成为主要信息获取方式，在此情形下，个性化推荐算法一方面带来便利，另一方面引发信息茧房困扰，还出现内容疲劳困扰。
推荐算法的工作原理
抖音的推荐系统基于协同过滤技术，抖音的推荐系统基于内容特征分析技术，当用户在某类视频停留超过30秒，这属于一种情况，系统会将其标记为兴趣信号，这又是一种情况，2023年公布的平台数据显示，有种数据方面的情况，单个用户行为数据会与800万内容池进行特征匹配，这是步骤一来着，通过图神经网络模型预测兴趣偏好。
该系统每日处理数据，这些数据为数千亿级用户行为数据，数据涵盖完播率、互动频次等72个维度 。在欧盟数字服务法案框架里，平台披露模型，此模型乃其推荐模型，模型每24小时更新一回用户画像，这意味着操作，操作即用户的每个操作，操作都会对推送产生实时影响，推送是后续内容推送 。
内容过滤机制
“不感兴趣”这项功能，具备长按视频唤起的特性，它属于显性反馈机制的范畴，该指令能够触发内容过滤器，使其处于三重验证状态，首先是降低同类内容的权重，进而其次是解构视频标签的关联性，最后是调整创作者曝光的出现频率，测试表明执行该操作以后，同类所对应内容的曝光量，能在24小时的范围之内减少60% 。
存在于分享按钮之中的那些隐藏选项，属于平台所提供的添加补给方式途径，这一设计依据费茨定律中有关人机行为相互作用的准则，把经常性使用的功能放置在位于边缘的操作区域，用户向左滑动这个动作，调用关于对内容进行评价的接口，该过程会同时记录设备指纹以及会话过程之中的环境数据。
用户画像形成过程
平台借助200多个特征维度构建用户画像，这些特征维度涵盖时段偏好、设备类型等元数据，针对同类内容连续运用拒绝功能时，系统会在用户行为日志里标记内容排斥系数，此参数有效期一般维持7天 。
进行用户画像的动态调整，这是依照强化学习规则的，在清华大学人机交互实验室开展的测试当中。针对特定品类，要是连续3天运用不感兴趣功能，那么就会让该品类的推荐频率降低83%。不过系统仍然会维持大约5%的探索性推送，这种探索性推送的意图是用于模型校准 。
信息茧房效应
2024年，北京师范大学网络行为研究表明了结果，长期依赖过滤功能，可能致使内容多样性下降，过度地使用内容过滤，会让推荐内容日渐趋同，过度使用内容过滤的用户，其信息获取广度会在三周内收缩40%，这样的一种自我强化的过滤循环，便是上述情况的体现 。
，在青少年群体当中 ，信息茧房现象十分明晰 ，中国互联网络信息中心所给出的数据表明 ，Z世代群体的用户接触不同内容的可能性 ，同整个年龄区间的平均数值对照 ，降低了27个百分点 ，这样的内容环境 ，或许会对认知发展的全面性产生一定作用的影响 。
平台责任边界
虽说，鉴于《互联网信息服务算法推荐管理规定》，平台，是有必要，去提供，关闭个性化推荐的选项的，可是，实际设置入口，常常，藏匿得，深度极大，在抖音App里，要历经7次点击，才能够关闭主要推荐算法，这样的设计，在客观层面，削减了用户控制权限。
欧盟法定的数字服务抖音怎么取消推荐视频，对于相关平台是有要求的，要求其披露推荐机制关键参数。通过比较国内外主流平台的情况能够知道，国际版本的平台，通常会供给更细粒度范畴的内容偏好调节工具，而国内版本的平台，更着重于借助行为数据再去进行自动化调节 。
健康使用策略
安卓系统清除偏好数据，得在应用管理里开展，要定期清理观看历史，还有行为缓存。iOS系统要求重置广告标识符，需配合平台内设有“用户如有建议能更有效地重塑推荐流”，以及“内容偏好有手动调整的设立” 。
构建多元信息通道极其重要，研究表明，使用超过3个内容平台的用户，其信息获得维度比单平台用户高出58%抖音怎么取消推荐视频，可尝试在固定时段切换不同内容平台，以此破除单一算法造成的认知闭环 。
过去，在您日常的生活当中，有没有出现过涉足某一特定类别内容的推荐循环这么一种情况呢？要是有的话，欢迎您谈一谈自家的经历以及应对的办法哟，要是您觉得这些建议是有好处的，请点个赞表示支持，从而让更多的人能够看到呀。