互联网信息服务算法安全自评估报告——个性化推送类

一、评估背景与依据\n根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等法律法规要求，本报告针对我司个性化推送类算法服务开展安全自评估，旨在全面梳理算法机制机理、数据处理、风险防控等方面的安全状况，确保算法应用合法合规、安全可控。\n\n二、算法基本情况\n（一）算法名称及版本\n本算法为“智能内容推荐引擎”，当前版本V3.2.1，备案编号已按要求在互联网信息服务算法备案系统填报。\n\n（二）算法应用场景\n算法主要应用于我司资讯类APP首页信息流推荐、短视频内容分发及弹窗推送，覆盖用户约2.3亿，日均请求量达数十亿次。\n\n（三）算法机制机理\n采用协同过滤与深度学习混合模型，基于用户行为数据（浏览、点赞、评论、分享、搜索等）构建用户兴趣画像，结合内容特征向量进行召回与排序，实现个性化内容推送。算法具备实时反馈 adapting 能力，根据用户实时交互调整推荐策略。\n\n（四）数据来源与处理\n数据来源包括用户主动提供的信息、用户行为日志及公开内容数据。所有个人信息处理均遵循最小必要原则，用户画像构建前已进行去标识化处理，并取得用户授权同意。\n\n三、自评估发现\n（一）算法安全风险识别\n1. 信息茧房风险：过度个性化可能导致用户信息获取窄化，已通过多样性因子注入机制缓解，多样性指数≥0.65。\n2. 主观偏见风险 ：算法模型可能放大历史数据中的偏见，已建立偏见检测流程，定期抽样评估推荐内容的群体代表性。\n3. 用户标签管理风险：个别业务线存在超范围收集用户标签的隐患，已完成整改，收敛用户标签至二级类目，并建立标签审批与审计机制。\n4. 推荐内容风险：已建立 multi级内容审核机制，结合人工智能与人工复核，对违规内容实时拦截，误报率控制在2%以内。\n\n（二）安全措施有效性核验\n1. 算法透明度方面：已提供选择关闭个性化推荐的便捷入口，关闭后转而提供热门推荐；在设置页说明推荐逻辑概要，发放用户满意度 \n调查（NPS=72）。 “”保证内容安全以及用户权益之间的平衡”---->：建立内容池\n上述内容和\n输出需写入到统一生成器\n接口中：text->json { \