الگوریتم مجموعه‌ای از مراحل برای انجام یک کار یا حل یک مسئله است که نخستین بار توسط خوارزمی در قرن نهم میلادی به کار گرفته شد. اما کاربرد الگوریتم چیست؟ به‌طور معمول الگوریتمها توسط رایانه‌ها اجرا می‌شوند؛ اما ما در زندگی روزمره خود نیز به آنها متکی هستیم. در واقع هربار که یک فرایند گام‌به‌گام خاص را دنبال می‌کنیم (مانند درست کردن قهوه در صبح یا بستن بند کفش)، در واقع از یک الگوریتم پیروی می‌کنیم.
ما قصد داریم در این مقاله از دانشگاه کسب و کار به بررسی پرسش الگوریتم چیست بپردازیم. سپس مهم‌ترین کاربردها و موارد مصرف آن در زندگی روزمره و رسانه‌های اجتماعی را بررسی کنیم. پس تا پایان این مقاله همراه ما باشید تا به دیدگاه تازه‌ای درباره این مفهوم و نقش آن در اینترنت و رسانه اجتماعی پی ببرید.
الگوریتم چیست؟
الگوریتم روشی است که برای حل یک مسئله یا انجام محاسبات ریاضی استفاده میشود. الگوریتمها به‌عنوان فهرست دقیقی از دستورالعمل‌ها عمل می‌کنند که اقدامات مشخص‌شده را گام‌به‌گام در روال‌های مبتنی بر سخت‌افزار یا نرم‌افزار انجام می‌دهند.
الگوریتمها به طور گسترده در تمام زمینه‌های IT استفاده می‌شوند؛ در ریاضیات، برنامه نویسی و علوم کامپیوتر. یک الگوریتم معمولاً به روش کوچکی اشاره دارد که یک مسئله تکراری را حل می‌کند. الگوریتمها همچنین به عنوان مشخصاتی برای انجام پردازش دادهها استفاده می‌شوند و نقش عمده‌ای در سیستم‌های خودکار دارند.
یک الگوریتم می‌تواند برای مرتب‌سازی مجموعه‌های اعداد یا برای کارهای پیچیده‌تر، مانند شخصی‌سازی محتوای کاربران در رسانه‌های اجتماعی استفاده شود. الگوریتمها معمولاً با ورودی اولیه و دستورالعمل‌هایی شروع می‌شوند که یک محاسبات خاص را توصیف می‌کنند. هنگامی که محاسبات اجرا میشود، فرایند یک خروجی تولید می‌کند که نتیجه و هدف اصلی فرایند محسوب میشود.
الگوریتمها چگونه کار می‌کنند؟
در پاسخ به این سوال که روش کار الگوریتم چیست، باید بگوییم که الگوریتمها با پیروی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها یا قوانین برای تکمیل یک کار یا حل یک مشکل فعالیت می‌کنند. آنها را می‌توان به صورت زبان‌های طبیعی، زبان‌های برنامهنویسی، شبه کد، فلوچارت‌ها و جداول کنترل بیان کرد. (عبارات زبان طبیعی نادر است، زیرا مبهم‌تر هستند. زبان‌های برنامهنویسی معمولا برای بیان الگوریتم‌های اجرا شده توسط کامپیوتر استفاده می‌شوند.)
الگوریتمها از یک ورودی اولیه به همراه مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها استفاده می‌کنند. ورودی داده‌های اولیه، برای تصمیمگیری ضروری است و می‌تواند به صورت اعداد یا کلمات نمایش داده شود. داده‌های ورودی از طریق مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها یا محاسبات که می‌تواند شامل فرایندهای حسابی و تصمیمگیری باشد، قرار می‌گیرد. در پایان، خروجی آخرین مرحله در یک الگوریتم است و معمولاً به صورت داده بیان میشود.
به عنوان مثال یک الگوریتم جستجو، یک عبارت جستجو را به عنوان ورودی دریافت می‌کند و آن را از طریق مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها برای جست‌وجو در پایگاه داده برای موارد مرتبط اجرا می‌کند.
نرم‌افزار اتوماسیون نیز به عنوان نمونه دیگری از الگوریتمها عمل می‌کند؛ زیرا اتوماسیون از مجموعه‌ای از قوانین برای تکمیل وظایف پیروی می‌کند. بسیاری از الگوریتمها نرم‌افزار اتوماسیون را تشکیل می‌دهند و همه آنها برای خودکار کردن یک فرایند معین کار می‌کنند.
انواع مختلف الگوریتم چیست؟
چندین نوع الگوریتم وجود دارد که همگی برای انجام وظایف مختلف طراحی شده‌اند. برخی از این الگوریتمها شامل موارد زیر می‌باشد:
الگوریتم موتور جستجو
این الگوریتم رشته‌های جستجوی کلمات کلیدی و عملگرها را به عنوان ورودی می‌گیرد، پایگاه داده مرتبط خود را برای صفحات وب مرتبط جستجو می‌کند و نتایج را برمی‌گرداند.
الگوریتم رمزگذاری
این الگوریتم محاسباتی، دادهها را با توجه به اقدامات مشخص شده برای محافظت از آنها تبدیل می‌کند. برای مثال، یک الگوریتم کلید متقارن، مانند استاندارد رمزگذاری دادهها، از همان کلید برای رمزگذاری و رمزگشایی اطلاعات استفاده می‌کند. اگر الگوریتم به اندازه کافی پیچیده باشد، هیچ کس بدون کلید نمی‌تواند دادهها را رمزگشایی کند.
الگوریتم حریصانه
این الگوریتم با یافتن راه‌حل بهینه محلی، مسائل بهینه‌سازی را حل می‌کند؛ به این امید که راه‌حل بهینه در سطح جهانی باشد. با این حال، بهینه‌ترین راه‌حل را تضمین نمی‌کند.
الگوریتم بازگشتی
این الگوریتم به طور مکرر خود را فراخوانی می‌کند تا زمانی که مشکلی را حل کند. هر بار که یک تابع بازگشتی فراخوانی میشود، الگوریتم‌های بازگشتی خود را با مقدار کمتری فراخوانی می‌کنند.
الگوریتم عقب‌گرد
این الگوریتم در رویکردهای افزایشی راه‌حلی برای یک مسئله معین پیدا می‌کند و آن را تک به تک حل می‌کند.
الگوریتم تقسیم کننده
این الگوریتم رایج به دو بخش تقسیم میشود. یک بخش آن، مسئله را به مسائل فرعی کوچک‌تر تقسیم می‌کند. بخش دوم این مشکلات را حل می‌کند و سپس با ترکیب آنها به ارائه یک راه‌حل کلی می‌پردازد.
الگوریتم برنامهنویسی پویا
این الگوریتم مسائل را با تقسیم آنها به زیرمسائل حل می‌کند. سپس نتایج ذخیره می‌شوند تا برای مشکلات مربوطه در آینده اعمال شوند.
الگوریتم مرتب‌سازی
الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای تنظیم مجدد ساختارهای داده بر اساس یک عملگر مقایسه‌ای استفاده میشود که برای تصمیمگیری ترتیب جدیدی برای دادهها قابل استفاده است.
الگوریتم تصادفی
این الگوریتم زمان اجرا و پیچیدگی‌های مبتنی بر زمان را کاهش می‌دهد و از عناصر تصادفی به عنوان بخشی از منطق خود استفاده می‌کند.
نمونه‌هایی از الگوریتم در زندگی روزمره
به نظر شما ارتباط میان مسائل زندگی روزمره با الگوریتم چیست؟ اگرچه الگوریتمها به طور گسترده در علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و سناریوهای یادگیری ماشین استفاده می‌شوند، اما اغلب در زندگی روزمره نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. در زیر نمونه‌هایی از الگوریتم‌های مورد استفاده در زندگی واقعی آورده شده است:
1. پیروی از یک دستورالعمل برای تهیه غذا
دستورالعمل‌ها مجموعه‌ای از مراحل را برای رسیدن به یک هدف خاص ارائه می‌دهند؛ مانند درست کردن کلوچه بلوبری یا تهیه سس اسپاگتی. هدف دستورالعمل‌ها تولید نتایج ثابت است و به افراد کمک می‌کند – صرف‌نظر از پیشینه آنها – با پیروی از این دستورهای دقیق، یک غذای خاص تهیه کنند.
به این ترتیب، دستورالعمل‌های تهیه غذا و شیرینی، الگوریتم‌های علوم رایانه را منعکس کرده و مراحل تولید نتایج قابل تکرار را مشخص می‌کنند.
2. بستن بند کفش
بستن بند کفش نمونه دیگری از پیروی از الگوریتم است. به عنوان مثال، تعداد محدودی از مراحل وجود دارد که منجر به گره بند کفشی میشود که به درستی بسته شده و اغلب به عنوان گره “خرگوشی” یا “حلقه، حرکت و کشیدن” نامیده میشود.
3. تشخیص چهره
تشخیص چهره به طور گسترده در باز شدن قفل گوشی‌ها و همچنین فیلترهای اسنپ چت و اینستاگرام استفاده میشود. این کار با نمایش ویژگی‌های چهره از یک عکس یا ویدئو بر روی نقشه بیومتریک و با استفاده از یک الگوریتم کار می‌کند. سپس برنامه به دنبال تطابق بین این نقشه و پایگاه داده‌ای از چهره‌ها برای تأیید هویت کاربر می‌گردد.
اگر از تشخیص چهره برای فیلترهای اسنپ چت یا اینستاگرام استفاده شود، دیگر نیازی به جستجو در پایگاه داده نیست؛ زیرا الگوریتم به سادگی نقشه‌ای از چهره می‌سازد و فیلتر را روی آن اعمال می‌کند.
4. علائم راهنمایی و رانندگی
سیگنال‌های ترافیکی از الگوریتم‌های هوشمند برای مدیریت جریان ترافیک استفاده می‌کنند. این الگوریتمها با حرکات مختلف مانند حرکت مستقیم یا چرخش به راست، الگوریتم را در فازها گروه‌بندی می‌کنند تا به اطمینان از ایمنی و کارایی کمک کنند.
به عنوان مثال، هنگامی که یک راننده به چراغ قرمز نزدیک میشود، سیگنال راهنمایی و رانندگی از طریق این مراحل عبور می‌کند؛ با ارزیابی حجم ترافیک، تصمیم می‌گیرد چه زمانی حرکت رو به جلو برای وسیله نقلیه ایمن است.
5. مرتب‌سازی اسناد و اوراق
به نظر شما ارتباط میان نظم‌بخشی به اجسام و اشیا و الگوریتم چیست؟ مرتب کردن اسناد یک مثال عالی از نحوه استفاده از الگوریتمها برای کارها و اهداف مختلف است؛ مانند مرتب‌سازی فایل‌ها بر اساس حروف الفبا، تعداد کلمات، بر اساس تاریخ یا هر مشخصات دیگری.
هنگامی که شخصی اسناد شخصی یا حرفه‌ای خود را بر اساس مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها مرتب می‌کند، از تفکر الگوریتمی برای ساده‌سازی فرایند سازمان با استفاده از وظایف کوچک استفاده می‌کند.
6. جستجوی کتاب در کتابخانه
پیدا کردن یک کتاب در کتابخانه مانند دنبال کردن یک الگوریتم یا یک برنامه گام‌به‌گام است. به عنوان مثال، روش‌های مختلفی برای انجام آن وجود دارد؛ مانند استفاده از سیستم کامپیوتری کتابخانه یا جستجوی برچسب‌هایی در قفسه‌ها که ژانر، موضوع یا نویسنده کتاب را نشان می‌دهد. مهم نیست که کدام روش را انتخاب کنید؛ اگر بتوان آن را توسط دیگران توضیح و انجام داد، می‌توان آن را به عنوان یک الگوریتم طبقه‌بندی کرد.
ارتباط رسانه اجتماعی با الگوریتم چیست؟
الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی می‌توانند متحد قدرتمندی در افزایش مخاطبان آنلاین باشند. همان‌طور که الگوریتمها به طور مداوم تکامل می‌یابند و پیچیده‌تر می‌شوند، بازاریابان رسانه‌های اجتماعی باید تغییرات را بپذیرند، خود را به سرعت با آن تطبیق دهند و این تغییرات الگوریتمی را هدایت کنند.
بهترین استراتژی این است که درباره روندها به روز بمانید و استراتژی اجتماعی خود را برای به حداکثر رساندن تعامل بهینه کنید.
الگوریتم شبکه‌های اجتماعی
چنانچه پیش از این گفته شد، الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها است که برای حل مسائل خاص، انجام وظایف یا تصمیم گیری طراحی شده است. در برنامهنویسی کامپیوتری، الگوریتمها اعمال کامپیوتر را هدایت می‌کنند؛ مانند مرتب‌سازی عناصر، مکان‌یابی دادهها یا شناسایی اشیا.
اما در رسانه‌های اجتماعی، الگوریتمها قوانین، سیگنال‌ها و داده‌هایی هستند که عملکرد پلتفرم را کنترل می‌کنند. این الگوریتمها تعیین می‌کنند که محتوا چگونه فیلتر، رتبه‌بندی و انتخاب شده و به کاربران توصیه شود. در واقع، الگوریتمها بر انتخاب‌های ما و آنچه در رسانه‌های اجتماعی می‌بینیم تأثیر زیادی می‌گذارند.
چرا الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی مهم هستند؟
به نظر شما ارتباط رسانه‌ها و الگوریتم چیست؟ هر پلتفرم رسانه اجتماعی ترکیبی از کاربران با ترجیحات مختلف را شامل میشود. بدون سیستم فیلتر محتوا، کاربران باید در میان سیل بی‌شماری از مطالب حرکت کنند که می‌تواند برایشان طاقت‌فرسا و خسته‌کننده باشد. اینجاست که الگوریتمها وارد عمل می‌شوند.
پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از الگوریتم‌های پیچیده به‌عنوان راهنماهای هوشمند استفاده می‌کنند، محتوا را با دقت مرتب می‌کنند و آن را با مخاطبانی با اولویت‌های مشابه مطابقت می‌دهند. درک کاربرد و نکات الگوریتمها و چرایی اهمیت آنها برای هر استراتژی بازاریابی رسانه‌های اجتماعی ضروری است. این موارد بخشی از این کاربردها هستند:
1. نویز محتوا را فیلتر می‌کند
هنگامی که یک ویدئوی جدید TikTok یا یک پست فیس‌بوک منتشر میشود، به میلیون‌ها محتوای دیگر به صورت آنلاین می‌پیوندد. الگوریتمها به عنوان کتابدار عمل می‌کنند و کاربران را با اولویت‌هایشان مرتب کرده و به هم متصل می‌کنند.
این موضوع، مانع از سرکوب توجه کاربران با محتوای بی‌پایان میشود و به آنها کمک می‌کند تا آنچه را که دوست دارند سریع‌تر پیدا کنند. الگوریتمها کاربران را قادر می‌سازد تا پست‌های ارزشمند را کشف کنند، با افراد هم‌فکر ارتباط برقرار کرده و علایق آنها را کشف کنند.
2. نمونه‌های بیشتری از موضوع موردعلاقه کاربران را به آنها نشان می‌دهد
پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از الگوریتم‌های پیچیده‌ای برای طولانی‌تر کردن تعامل کاربران استفاده می‌کنند. این الگوریتمها نمایان بودن محتوا، توالی و توصیه‌ها را بر اساس داده‌های کاربر مانند اقدامات، رفتارها و علایق کنترل می‌کنند.
به عنوان مثال، اگر در اینستاگرام یا پینترست با پست‌های مرتبط با کتابخوانی تعامل داشته باشید، محتوای بیشتری از این قبیل را مشاهده خواهید کرد. این شخصی‌سازی، تعامل کاربر را بهبود می‌بخشد و به نوبه خود، تجربه کاربری مثبتی برای او ایجاد می‌کند.
3. موجب شخصی‌سازی تجربه کاربری میشود
امروزه کاربران کنترل بیشتری بر محتوای رسانه‌های اجتماعی خود دارند. در این میان، نقش الگوریتم چیست؟ الگوریتمها از دادهها برای شخصی‌سازی توصیه‌های محتوا استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، شما در پلتفرم اینستاگرام، می‌توانید فید خود را با پنهان کردن پست‌ها، فیلتر کردن نظرات یا انتخاب گزینه «علاقه‌مند نیستم» برای مدیریت محتوای خود سفارشی کنید.
4. دسترسی ارگانیک را به حداکثر می‌رساند
درک الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی می‌تواند حضور اجتماعی آنلاین شما را تقویت کند. همان‌طور که کاربران بیشتری محتوای شما را پیدا می‌کنند، الگوریتم رسانه، در هدف قرار دادن کاربران با علایق مشابه بهتر میشود.
سازندگان و بازاریابان می‌توانند محتوای خود را برای الگوریتمها بهینه کنند تا از پتانسیل توزیع آن استفاده کنند. زمانی که یک پست تعامل بالایی به دست می‌آورد، الگوریتم آن را به مخاطبان گسترده‌تری نشان داده و به نوعی آن را تبلیغ می‌کند.
5. الگوریتمها محتوای مرتبط و ارزشمند را جستجو می‌کنند
سیستم‌های تنظیم محتوا مبتنی بر الگوریتم، مانند فید خبری فیس‌بوک و فید اینستاگرام، رفتار، علایق و اقدامات کاربر را برای توصیه محتوای مرتبط کنترل می‌کنند. به عنوان مثال، اگر به دنبال محتوای بسکتبال باشید، احتمالاً بیشتر آن را خواهید دید.
هدف این الگوریتمها اصلاح پیشنهادهای محتوا با انطباق و یادگیری از تعاملات کاربر است و اطمینان حاصل می‌کند که محتوا مرتبط باقی می‌ماند.
سیگنال‌ها و عوامل مهمی که الگوریتم‌های اجتماعی در نظر می‌گیرند
الگوریتمها سیگنال‌های کاربر را جمع‌آوری می‌کنند تا آنها را با محتوای مرتبط مطابقت دهد. برخی از این سیگنال‌های کلیدی عبارت‌اند از:
تعامل کاربر: لایک‌ها، اشتراک‌گذاری‌ها و نظرات نشان می‌دهد که کاربران محتوا را جالب و مرتبط می‌دانند.
ارتباط: کلمات کلیدی و هشتگ‌ها زمینه محتوا را فراهم می‌کنند و دید آن را بهبود می‌بخشند.
زمان و فرکانس: بارگذاری مداوم و توجه به زمان مناسب محتوا، در زمانی که مخاطبان شما فعال هستند می‌تواند بازدیدهای آن را افزایش دهد.
تازگی: پست‌های جدیدتر نسبت به پست‌های قدیمی‌تر اولویت دارند.
تعاملات کاربر: حساب‌های دنبال‌شده، تعاملات و نرخ کلیک روی پیوندها، ارتباط و کیفیت محتوا را نشان می‌دهد.
اقتدار نمایه: تعداد فالوورها، ثبات و تعامل آنها بر دسترسی ارگانیک افراد به محتوا تأثیر می‌گذارد.
مکان: الگوریتمها موقعیت مکانی و جمعیت‌شناسی کاربران را هنگام انتخاب محتوا در نظر می‌گیرند. یک محتوا ممکن است برای کاربران در مکان‌های مشابه تبلیغ شود.
نوع محتوا: انواع مختلف محتوا، مانند ویدئوها، تصاویر و متن‌ها، بر اساس تعامل کاربر بررسی می‌شوند. بسیاری از پلتفرم‌ها به ویدئوها علاقه دارند؛ زیرا جذاب‌تر هستند. مثلا این روزها ساخت ریلز در اینستاگرام اهمیت و محبوبیت بیشتری نسبت به محتواهای تصویری و ویدئویی طولانی دارد.
زمان تماشا: مدت زمانی است که کاربران صرف تماشای ویدئو می‌کنند و با این کار، توجه خود و محبوبیت محتوا را مشخص می‌کنند.
نقش هوش مصنوعی در الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی
تا این بخش از مقاله دانشگاه کسب و کار با نقش الگوریتم در شبکه‌های اجتماعی آشنا شدید؛ حال فکر می‌کنید ارتباط هوش مصنوعی و الگوریتم چیست؟ واقعیت این است که بدون هوش مصنوعی، رسانه‌های اجتماعی در وهله اول وجود نداشتند. هوش مصنوعی تاکنون نقش مهمی در توسعه و تنظیم الگوریتم‌هایی برای یادگیری کاربران و تصمیمگیری عمدی بر اساس داده‌های جمع‌آوری شده ایفا کرده است.
روش‌های مختلفی وجود دارد که هوش مصنوعی در الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی نقش ایفا می‌کند. برخی از این روش‌ها شامل موارد زیر می‌باشد:
1. پرچم گذاری اطلاعات نادرست و اخبار جعلی
پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی از هوش مصنوعی برای شناسایی اخبار جعلی و فیلتر کردن محتوای توهین‌آمیز و مضر و بی‌احترامی استفاده می‌کنند.
به عنوان مثال، توییتر از مدل‌های یادگیری ماشینی، الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، گزارش‌دهی کاربر و تیم‌های تعدیل انسانی برای شناسایی و پرچم گذاری اطلاعات نادرست استفاده می‌کند. این الگوریتم محتوای توییت و تاریخچه حساب را تجزیه و تحلیل می‌کند تا صحت اطلاعات به اشتراک گذاشته‌شده را بررسی کند.
2. تعدیل محتوا برای ایمنی کاربر
منصفانه است که بگوییم رسانه‌های اجتماعی به دلیل وجود کاربرانی که رفتارهای توهین‌آمیزی دارند (مانند اظهارنظرهای منفی و آزار و اذیت کلامی و تصویری) می‌توانند تا حد زیادی ناخوشایند باشند. برای حفظ کیفیت بحث‌ها، پلتفرم‌ها از ابزارهای تعدیل محتوا برای شناسایی پست‌ها و نظرات مشکوک استفاده می‌کنند.
مثلا فیس‌بوک از ابزار هوش مصنوعی برای تشخیص سوءاستفاده و تقلب در پست‌ها، تصاویر و ویدئوها استفاده می‌کند و در صورت نیاز، نیروهای انسانی وارد عمل می‌شوند تا مشکلات موجود را شناسایی و رفع کنند.
3. شخصی‌سازی محتوای کاربران
الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کاربران را بر اساس جزئیات صریح (فالو و لایک) و ضمنی (زمان تماشای ویدئو) تقسیم‌بندی می‌کنند تا توصیه‌های محتوا را برای آنها شخصی‌سازی کنند. کاربران می‌توانند کلمات کلیدی خاصی را انتخاب کنند، هشتگ‌ها را دنبال کنند یا کلمات و پیج‌های نامناسب را به عنوان اسپم مخفی و حذف کنند.
داده‌های کاربر، از جمله بازخورد، اقدامات و رفتار، توصیه‌های محتوای خاصی را به شبکه ارائه کرده و پست‌های مرتبط با کلمات کلیدی مشابه را پیشنهاد می‌کند.
4. ارائه تجزیه و تحلیل در زمان واقعی
الگوریتم‌های هوش مصنوعی ظرفیت جمع‌آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل دادهها را به محض تولید آن دارند. پلتفرم‌هایی مانند فیس‌بوک که روزانه فعالیت میلیاردها کاربر را ثبت می‌کند، از هوش مصنوعی مولد برای پیش‌بینی‌های سریع، درک روابط کاربر و رسیدگی به مسائل امنیتی در زمان واقعی استفاده می‌کند.
هنگامی که کاربران وارد فیس‌بوک می‌شوند، الگوریتم هوش مصنوعی بلافاصله رفتار درون برنامه‌ای آنها از جمله تعامل کاربر، عملکرد محتوا و موضوعات پرطرفدار را ردیابی می‌کند تا توصیه‌های شخصی خاصی به آنان ارائه دهد.
سخن پایانی
الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌هایی است که برای حل مسئله‌ای خاص در نظر گرفته شده و مرحله به مرحله اجرا میشود. این واژه نخستین بار توسط همه‌چیزدان ایرانی، ابوجعفر محمد بن موسی خوارزمی در قرن نهم میلادی به کار برده شد و پس از آن معنای آن دچار تحول شد تا به شکل و مفهوم امروزی درآمد.
الگوریتمها نقش و اهمیت زیادی در زندگی روزمره ما دارند؛ از دستور تهیه یک کیک برای عصرانه گرفته تا الگوهای تشخیص چهره در تلفن همراه. یکی از مهم‌ترین کاربردهای آن به الگوریتم شبکه های اجتماعی برمی‌گردد که بر اساس آن، محتواهای رسانه شخصی‌سازی می‌شوند و امنیت کاربر در فضای مجازی تامین می‌گردد.
ما در این مقاله از دانشگاه کسب و کار به تعریف الگوریتم و انواع آن پرداختیم. سپس کاربردهای آن در زندگی روزمره و رسانه‌های اجتماعی را بررسی کردیم تا شما را به دیدگاه کامل‌تری درباره این مفهوم برسانیم. نظر شما درباره نقش و اهمیت الگوریتم چیست؟ چه کاربردهای دیگری از الگوریتم در زندگی روزمره خود مشاهده کرده‌اید؟ نظرات ارزشمند خود را با ما در میان بگذارید.
