案例来源:@雷锋网
案例地址:
https://www.leiphone.com/news/201807/b1qadmWOWgBYVs1b.html
1. 背景:现有推荐算法(如今日头条、netflix)容易让用户进入“过滤泡泡”,高度同质化的信息流阻碍人们认识真实的世界。同时一些家长也希望能限制儿童对一些色情、暴力信息的浏览。如果仅仅用规则法,难以过滤对所有情况进行过滤,因此采用一种类似lookalike的方法进行过滤。
2. 方法:
1)线下:由父母提供一组合适与不合适的电影的示例,训练道德约束模型
2)线上:由于推荐模型与道德约束模型会冲突,由父母设置两个方面的比例。根据权重,最终推荐模型调整推荐排序
【具体算法的论文还没找到,找到后更新】
3. 应用场景:
1)父母对子女信息流进行过滤(暴力与色情等)
2)医疗保健中,权衡药效和对生活质量的限制