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第1课智能推荐清华大学版2024五年级下册

小明是个喜欢看电影的小朋友。一天，他打开了一个在线视频平台，发现首页上推荐了几部他之前看过的类似电影。小明很好奇，这些电影是怎么被推荐给他的呢？情境导入

你知道这些电影是怎么被推荐给小明的吗？你生活中还有哪些场景遇到过类似的智能推荐？本课问题情境导入

人工智能正在快速发展，未来的世界会越来越依赖人工智能。谁能掌握人工智能，谁就会在各个领域有更多的发展机会。但是同时我们也面临着一个残酷的问题：未来20年，近半数的人类工作会被智能机器所替代。你知道吗情境导入

情境导入当你打开一些视频软件或者购物网站的时候，是不是经常能看到软件或网站推荐的视频或者商品？这些推荐可不是随便来的哦，它是智能推荐系统根据你观看视频的习惯和平常购物的习惯给你推荐的。智能推荐系统就像是一个特别贴心又聪明的小助手，努力地猜着用户可能会喜欢什么。

01智能推荐算法

智能推荐算法在众多视频软件里，短视频软件堪称最易使人沉迷的一类，很多人一旦拿出手机打开短视频进行观看，短则几分钟，长则几小时的时间就从指缝中溜走了。那这些短视频软件究竟有什么样的魔力，可以让人如此“爱不释手”呢？

智能推荐算法它会根据我的有哪些信誉好的足球投注网站或浏览记录为我推荐视频。它会根据我在每个视频上停留的时间为我推荐视频。它会根据我的点赞和评论记录为我推荐视频。它会根据我在短视频平台上的消费记录为我推荐视频。

智能推荐算法通俗点讲，智能推荐算法就是通过我们曾经发生的行为痕迹去推测我们当下和未来所需。我们以短视频软件为例，逐步分析和理解智能推荐法的几个重要步骤。

智能推荐算法1.采集用户数据用户使用短视频软件浏览视频的过程就是一个不断选择的过程。比如：你看完一个美食博主的探店视频并点了赞，而一个经济学普及的视频刚播放了不到2秒，你就划走了，在这个过程中，系统就完成了一次信息收集。数据类别如表3.1.1所示。

智能推荐算法数据类别具体内容内容类数据时政、健康、艺术、美食、商品评测、游戏攻略等用户类数据性别、年龄、职业、所在的区域等操作类数据视频完播、点赞、评论、转发、收藏等

智能推荐算法1.采集用户数据当然，短视频软件不仅会收集我们的观看使用习惯数据，也会同时收集平台上和我们年龄差不多的用户或者和我们有相同观看喜好的人的使用习惯数据。

智能推荐算法2.数据分析构建用户画像收集完这些数据后，智能推荐算法就要开动脑筋找规律啦。它会使用一些很厉害的分析算法，常用分析算法如表3.1.2所示。算法名称具体内容神经网络算法根据用户历史喜欢的内容，为用户找出与他历史喜欢的内容相似或相关的内容协同过滤算法依赖于“群体共性”“群体智慧”，挖掘出那些潜在的、可能会被用户喜欢的内容关联规则推荐从本质上讲，它类似于协同过滤算法，只是它协同的是用户自己的购买记录

智能推荐算法当系统完成数据分析后，人工智能与算法会生成一个“用户画像”(图3.1.1)，用来描述用户特征的信息，模拟真正的用户行为。

智能推荐算法3.推荐适合的视频经过数据收集、数据分析并形成用户画像，智能推荐算法就可以给我们做出推荐啦。它会把它觉得我们可能会喜欢的视频放在一个很显眼的地方。

智能推荐算法请根据你的个人信息和兴趣爱好，在图3.1.2的格子里填上信息，完成你的“用户画像”，方便大家了解你。根据我的“用户画像”，我认为平台会给我推送的视频内容。探索

智能推荐算法探索

智能推荐算法智能推荐算法除了应用于短视频平台和购物平台外，还广泛应用于各种不同的场景和领域。请你在表3.1.3中填写你还在哪些场景和领域体验过智能推荐算法。场景和领域应用短视频平台根据用户的浏览习惯，推荐满足用户需求的视频内容

02体验智能推荐

体验智能推荐同学们，常用的输入法也有类似于智能推荐的功能。我们一起来体验一下吧！

体验智能推荐我们常用的输入法也通过智能推荐算法让用户得到更好的体验。当我们在使用输入法打字的时候，输入法常常会给我们推荐一些词语句子或者表情符号等，这就是输入法中的智能推荐。它就像是输入法里的一个小助手，帮助我们在打字时打得更快、更方便。以输入词语“遗址”为例。第一次输入拼音：yizhi，如图3.1.3所示，输入法给出的第一页备选字词中没有这个词语，我们可以通过翻页，找到“遗址”这个词语并输入。

体验智能推荐图3.1.3第一次输入拼音

体验智能推荐再次输入拼音：yizhi，如图3.1.4所示，输入法给出的第一页的第一个词语就是我们所需的“遗址”二字图3.1.4第二次输入拼音

体验智能推荐通过连续输入训练，输入法就能够快速地将原本不在第一页的词语移动到第一页的第一条，其他的词语则依次往后顺移。接下来，我们尝试将“遗址”“一致”“一直”“已知”“一只”和“一支’在文档中反复多次输入，我们还可以发现，输入法会根据我们使用每词语的频率(次数)