大数据新闻个性化推荐算法优化策略与用户体验影响研究

本研究旨在深入探讨大数据背景下新闻个性化推荐算法优化策略及对用户体验的影响,以期为提升新闻推荐系统的性能和用户满意度提供理论依据和实践指导。本研究采用文献综述、实证分析和算法实验相结合的方法,首先梳理新闻个性化推荐算法研究现状和存在的问题,然后重点探讨大数据背景下新闻个性化推荐算法优化策略。同时,本研究还关注内容多样性的提升和实时热点事件的融入方式,以丰富推荐结果,满足用户的多元化需求。本研究得出以下结果:优化后的新闻个性化推荐算法在推荐准确性、用户满意度和参与度方面均有显著提升,但同时过度依赖个性化推荐可能导致用户视野受限,产生“信息茧房”效应。为此,本研究提出平衡个性化推荐与多样化呈现的策略,旨在既保持推荐的精准性,又避免用户陷入“信息茧房”。此外,还强调持续优化算法模型、完善用户画像和注重用户体验的重要性,以期为新闻推荐系统的未来发展提供有益参考。

基于媒介融合的时政新闻传播策略研究

时政新闻肩负着传递社会主义核心价值观、推动社会和谐建设等重任,面对媒介融合冲击应顺应时代发展采取有 效传播策略。本文通过解读媒介融合内涵探寻时政新闻传播形式多样化、传播平台多元化等发展态势,并为应对传播 形态固化、时效性差等挑战从传播形式创新、媒介平台运用和个性传播三个方面提出时政新闻传播策略,旨在通过满足 受众多元化需求提高新闻传播力,有效增强时政新闻传播时效性和影响力。

AI赋能时代背景下的文化新视野

AI已经赋能文化产业的各个角落,无论是文创、文化交流,还是电影行业、娱乐生态等领域,都已经随处可见AI技术给行业带来的各种新奇变化。拥抱新鲜事物通常是新的机会与希望的前奏,AI赋能时代已经到来,我们大可纵观它给文化带来的一些新视野,或可启发新时期文化发展的新思路。

主流媒体、自媒体在新闻内容生产方面与ChatGPT的自洽效果及应用区别研究

主流媒体和自媒体在新闻内容生产中各有逻辑自洽。无论是主流媒体还是自媒体的新闻报道,由于信息来源的限制或主观因素,都可能存在错误或不准确之处。ChatGPT自身系统自洽程度高,可以比较好地对已有数据和新闻事实进行比对,提供参考意见,帮助用户评估新闻内容的可信度,使主流媒体和自媒体在新闻内容生产方面自洽或提高互洽性。

自媒体时代的新闻传播模式变革与趋势

自媒体时代下的新闻传播路径、内容、方式都发生了巨大变化,信息传播手段更加多元化。自媒体时代新闻传播的发展朝着AI智能化、视觉化叙事、全时化传播及新闻直播常态化等趋势进行,逐渐形成更加科技化、高效、精准、互动性强的新闻传播行业新模式。本文试图研究了自媒体的时代沿革和趋势变迁,自媒体在新闻传播过程中存在的问题及相应的解决措施,以期开宗明义、抛砖引玉。

基于生成式人工智能技术的高职院校新闻类专业课程改革探索--以形塑学习模式为实践路径

随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的飞速发展,生成式AI技术在新闻领域的应用日益广泛,新闻行业对具备生成式AI技术应用能力的复合型人才需求迫切,使传统新闻教育模式面临挑战。因此,本文提出通过引入形塑学习(Solid Learning)模式,结合项目驱动、跨学科融合等教学策略,重构新闻类专业课程体系,强化学生新闻采写编技能与生成式AI技术应用能力的培养。