“推荐算法”究竟是什么?这篇科普报告帮你快速了解
流行度偏差,则通常是针对物品方(items)的公平性问题,体现为推荐系统更多推荐较为流行的物品,而不流行的物品有较少的机会被推荐或展示,造成推荐系统中的“马太效应”。当前,学界对算法公平性的研究与探讨正不断深入。麻省理工学院(MIT)在2021年发布的十大突破技术(10BreakthroughTechnologies)中指出,TikTok推荐算...
Nature Medicine | 革新心血管疾病预测:QR4算法提升心血管病风险...
01NatureMedicine上发表了一项研究,介绍了一个名为QR4的新算法,用于改善心血管疾病风险预测。02与旧版QRISK3、系统性冠状风险评估2(SCORE2)以及动脉粥样硬化心血管疾病(ASCVD)风险评分系统相比,QR4在预测准确性上有显著提高。03QR4算法纳入了新的风险因素,如脑癌、肺癌、唐氏综合症、血癌、慢性阻塞性肺病、口腔...
昨日重现:算法改变了我们的怀旧
2005年诞生于麻省理工学院媒体实验室的EchoNest研究了一系列的算法,这些算法可以利用一组参数来测量录制音乐,比方说原声性(acousticness)、舞蹈性(danceability)、器乐性(instrumentalness)和言语性(speechiness)等名字比较拗口的参数。为了完善他们的模型,这些算法还可以到互联网上面去搜索,并对描写特定音乐...
数字社会|人类学怎样研究算法?
这里是算法的一个定义:算法是满足条件指令(if-thenconditionals)的标准化方法,通常使用布尔二进制值,在电路上运行,根据不同的自由度自动执行。这样的定义对社会科学家来说几乎没什么帮助,对其他任何人而言亦然。说算法做某些事是什么意思呢?人类学以及更广泛而言的社会科学应该期望从算法研究那里以及在算法研究...
算法推荐为何令人失望?
用不同的用户数据训练算法通常,我们是在数据集的一部分或一叠数据上训练算法,然后用保留样本的其他数据进行验证。算法设计者可以有选择性地使用某种用户数据训练算法,比如一些表现出更慎重选择和更好决策的用户,从而让算法报告出理想的结果(如减少孤独感、提高幸福感或满意度等)。设计师可以对需要花更多时间考虑才能...
解读Web3音乐生态新玩法??-??- Gala Music
??流行度算法流行度算法是GalaMusic的关键算法,每天都会根据相关歌曲的受欢迎程度,将$MUSIC分发给平台上符合条件的收藏者与托管的节点运营商(www.e993.com)2024年8月12日。流行度根据以下指标计算:平台内的流媒体播放次数,独特听众数量,外部平台上的受欢迎程度在MUSIC平台上的独家状态...
Web3的野蛮生长:烹饪一场群鸦的盛宴
1.信任和可信度品牌信任:大机构通常拥有良好的声誉和品牌知名度,这为它们的推荐或背书增添了信任和可信度。专业认可:大型机构被视为市场上的专家和权威,其决策通常被认为是经过深思熟虑和基于充分信息的。2.安全感和风险降低降低感知风险:跟随者往往认为,如果一个项目或资产得到了大机构的支持,那么投资该项...
Quant 4.0:你的量化研究处于哪个时代?
Quant1.0出现在量化投资的早期,但它仍然是当前最流行的量化研究模式。Quant1.0的特点包括:1、规模小而精的团队。通常由经验丰富的投资组合经理领导,由少数具有强大数学、物理或计算机科学背景的研究人员和交易员组成;2、应用数学和统计工具来分析金融市场,发现错误定价的资产进行交易;3、交易信号和交易策略通常...
像人类一样学习,基于信息瓶颈构建类脑算法新形态
1.当下流行的神经网络都将神经元的传递简化为开关操作,但这是不正确的。脉冲神经网络试图通过脉冲序列和时间编码的方式,模拟生物神经元的动态活动和时间依赖性。2.新的训练脉冲神经网络的算法——基于信息瓶颈的学习模型,通过模拟人类和生物的学习方式,允许系统在接收实时反馈的同时进行学习,并首次将工作记忆和突触...
【评论】警惕个性化算法弊端——“迎合偏食”而非“纠正偏食”
个性化与算法歧视彰显个性已经成为这个时代心照不宣的主题,如果年轻人没有一点“个性化”展示,在流行文化看来简直就不像“年轻人”了;而如火如荼的人工智能算法则在帮助使用者朝着“个性化”的道路上走得更远,比如所谓的千人千屏、个性化信息流和定制广告。