大数据时代如何避免被算法歧视

大数据和机器学习是我的主要研究方向，所以我来探讨一下这个问题。

随着大数据技术的不断发展，目前各大互联网平台都普遍采用了大数据技术，通过大数据技术产生的价值也在不断提升，而算法则是大数据技术体系的核心内容之一。

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在大数据时代背景下，随着算力和数据的不断提升，算法的效果也越来越好，智能化程度也在不断提升，但是不论算法如何设计大数据算法，从某种程度上来说，算法也避免不了一些问题，更何况目前基于算法的很多研究依然处在探索阶段。

在当前的大数据时代背景下，要想避免算法对于用户的一些“误判”，可以采用以下几种方式：

第一：通过高维度数据来训练算法。要想让算法不断智能化和准确化，一个重要的办法就是不断对算法进行训练，而要想更好的训练算法，就需要为算法提供大量的高维度数据。以消费类平台为例，通常用户的购买记录就是算法进行产品推荐的依据，而要想避免算法对用户产生“歧视”，可以通过浏览和关注不同的产品，或者是直接通过搜索等方式都可以更全面的训练算法。

第二：设定不同的角色来突破“算法壁垒”。所谓的算法壁垒就是根据用户的行为数据所产生的一系列判断，由于用户的行为往往具有较强的边界性，所以基于用户数据的算法也会产生某种“壁垒”，这也是困扰研发人员的问题之一。而要想打破这种“算法壁垒”，用户可以通过设定不同的角色来突破这种壁垒。

第三：引导算法。算法也是可以被引导的，引导算法的过程其实可以认为是为算法定制“性格”，这个性格可以涉及到诸多方面，比如自律性较强的人往往会在固定的时间做固定的事情，而此时算法也会配合用户做出相应的决策。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

（编辑：好传媒网）

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