《互联网信息服务算法推荐管理规定》规定凡在中国境内向公众提供服务，且具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者，均需备案。

在开启备案流程时，企业面临的第一个问题就是：“我的算法究竟属于哪一类？”

本文主要就是对《规定》明确的算法类型进行系统化、深层次的解析，帮助企业精准定位自身算法。

 

一、算法备案制度背景与核心理念

在深入分类之前，我们必须理解算法备案背后的逻辑。算法备案并非要公开算法的技术秘密（如源代码），而是旨在提升算法的透明度和可问责性。其核心理念是：

因此，对算法进行准确分类，是落实上述理念的第一步，也是企业履行社会责任和法律责任的具体体现。

二、五大算法类型深度解析

深度合成类算法

01、定义与技术特征

定义：指利用深度学习、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，自动或辅助生成、编辑文本、图像、语音、视频等网络信息内容的算法，核心特征是 “创造全新内容” 而非 “加工既有信息”。

技术特称：其技术底层多依赖生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、Transformer 架构等深度学习模型。

02、典型应用场景与案例

03、备案核心要求

作为监管重点类别（占备案案例 85% 以上），需注意以下内容：

• 显著标识：在生成或者编辑的信息内容的合理位置、区域进行显著标识，告知公众此为算法生成内容。

• 内容安全审核：必须建立并强化生成内容的安全审核机制，防止生成暴力、色情、虚假信息以及危害国家安全的内容。

• 避免深度伪造滥用：训练数据来源合法性证明及版权授权文件。

个性化推送类

01、定义与技术特征

定义：基于用户属性数据（年龄、性别、地域等）或行为数据（浏览记录、购买记录、搜索历史等），通过算法模型分析用户偏好，实现信息个性化分发的技术，核心逻辑是 “用户画像 + 精准匹配”。

技术特征：主流技术包括协同过滤、内容过滤、深度学习推荐模型（如 DeepFM、Wide&Deep）。

02、典型应用场景与案例

03、备案核心要求

• 用户标签透明：应向用户提供关闭个性化推荐选项的功能，且应为“一键式”便捷操作。

• 提供非个性化选项：在关闭个性化功能后，应能提供基于热度、时间等非个性化排序的信息流。

• 保障选择权与公平交易权：在电商场景中，需确保算法不会基于不合理的大数据画像，对用户实施“大数据杀熟”等价格歧视行为。

排序精选类算法

01、定义与技术特征

定义：依据客观指标（相关性、热度、时间）或主观规则（用户偏好、商业合作），对网络信息内容进行排列顺序调整的算法，核心功能是 “确定信息展示优先级”。

技术特征：多维度权重分配模型与排序策略优化。

02、典型应用场景与案例

搜索引擎：百度、谷歌搜索结果排序（关键词相关性 + 网页权重）；

内容榜单：微博热搜、抖音热榜（热度值计算 + 人工干预规则）；

电商平台：商品搜索排序（淘宝搜索结果、拼多多商品排名）；

应用商店：APP 推荐排序（苹果 App Store、华为应用市场）。

03、备案核心要求

• 公示排序规则：必须向用户清晰说明排序的主要原则和参数，例如“综合排序考虑了销量、好评率、价格等因素”。规则应相对稳定，避免无故频繁变动。

• 反对恶意操纵：不得利用算法滥用市场支配地位，进行自我优待（如在搜索中优先展示自家产品）、或恶意打压竞争对手。

• 保障社会公平：对于新闻热榜等具有社会动员能力的服务，算法设计需融入社会主义核心价值观，防止传播虚假新闻和有害信息。

检索过滤类算法

01、定义与技术特征

定义：包含两大核心模块，检索算法（根据关键词或条件匹配目标信息）与过滤算法（识别、筛选特定信息），核心作用是 “信息精准匹配 + 风险内容拦截”。

技术特征：检索算法依赖倒排索引、向量检索等技术；过滤算法分为规则型（关键词库匹配）与智能型（机器学习模型识别）。

02、典型应用场景与案例

03、备案核心要求

• 结果公正性：检索结果应基于与查询的相关性，而非单纯的商业利益。对于付费广告或竞价排名结果，必须进行明确标注。

• 过滤规则的合理性：用于过滤敏感、违法信息的规则（即“鉴黄”、“鉴暴”模型）应不断优化，平衡好内容治理与言论自由的关系。

• 应对“搜索联想”风险：搜索框的自动补全或联想词功能，也属于此类算法的范畴，需确保其不自动联想违法不良信息或侵犯他人权益的词条。

调度决策类算法

01、定义与技术特征

定义：自动或辅助生成供需匹配、资源调度、路径规划等决策结果的算法，核心价值是 “优化资源配置效率”，广泛应用于需要动态决策的复杂场景。

技术特征：技术底层多采用运筹学模型、强化学习、图神经网络等。

02、典型应用场景与案例

03、备案核心要求

• 劳动者权益保障：这是此类算法合规的重中之重。系统应设置合理的劳动强度和休息时间，建立申诉和人工干预渠道。

• 公平性：确保算法不会因性别、地域等因素对劳动者或用户产生歧视性待遇。

算法类型判断实操指南

功能目标导向判断法

➢核心问题：算法最终输出 “新内容”→ 生成合成类；

➢核心问题：算法目的是 “精准推送信息”→ 个性化推送类；

➢核心问题：算法核心是 “调整内容展示顺序”→ 排序精选类；

➢核心问题：算法作用是 “匹配 / 筛选信息”→ 检索过滤类；

➢核心问题：算法用于 “资源调度 / 决策支持”→ 调度决策类。

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