个性化新闻推荐的算法把关研究

随着互联网技术的发展,新闻媒体的传播方式和用户的阅读习惯都发生了巨大的变化。个性化新闻推荐指利用大数据分析和人工智能技术,根据用户的个人特征、兴趣偏好、浏览历史等数据,为不同用户推荐不同的新闻内容,使新闻信息服务精准化和个性化。相较于传统的人工推荐或统一推荐,个性化新闻推荐更加准确、主动、智能化。文章介绍个性化新闻推荐的算法基础,包括协同过滤算法、内容推荐算法和混合推荐算法,并分析各算法的工作原理,发现协同过滤依赖用户行为数据,内容推荐依赖新闻文本数据,但是两者都存在冷启动和稀疏性问题,因此混合推荐算法应运而生。文章指出个性化新闻推荐面临的三大挑战:用户隐私与数据安全问题、信息茧房效应、“黑箱”操作与透明度问题。大数据时代,用户信息高度易感,算法过滤容易导致信息同质化,“黑箱”操作也容易引发用户质疑。对此,文章提出优化策略:引入多样性指标,增强结果差异性;健全用户反馈机制,持续优化算法;提高算法透明度和可解释性,增强用户信任感。具体做法包括:调整相似度计算、设置反馈入口、采用可视化技术等。文章旨在为个性化新闻推荐提供借鉴和参考。

基于深度学习的个性化新闻推荐算法研究与应用

本文细致探讨了基于深度学习的个性化新闻推荐算法,聚焦于其在解决信息过载和提升用户阅读量方面的重要性。本文探讨了该算法在解决信息过载和提升用户阅读体验方面的意义,重点分析了“两段式”“融合式”和“协同式”等方法在推荐系统中的应用,以及数据采集、新闻推荐和结果评估等技术思路。本文全面阐述了该算法对信息推荐的影响,为深入理解和实践该领域提供了参考和指导。

移动应用中的个性化新闻推荐算法研究与优化

文章针对移动应用中的个性化新闻推荐算法进行了研究与优化,旨在提高用户体验和新闻推荐的精准度。文章重点研究内容推荐算法,该算法以标签为重点,算法整体过程包括数据准备、特征提取、相似度计算、推荐结果生成。所设计的算法通过Python语言以及NumPy、Pandas等库的支持得以实现。该研究可为移动应用中的个性化新闻推荐提供实用的技术方法,从而提升用户的满意度和参与度。

个性化新闻推荐方法研究综述

个性化新闻推荐是帮助用户获取其感兴趣的新闻信息和缓解信息过载的重要技术。近年来,随着信息技术和社会发展,个性化新闻推荐得到了日益广泛的研究,并在改善用户的新闻阅读体验方面取得了显著成功。对基于深度学习的个性化新闻推荐方法进行了系统性综述。首先,分类介绍了个性化新闻推荐方法并分析各自特点及影响因素;然后,给出了个性化新闻推荐的总体框架,并对基于深度学习的个性化新闻推荐方法进行了分析总结;在此基础上,重点综述了基于图结构学习的个性化新闻推荐方法,包括基于用户-新闻交互图、知识图谱和社交关系图的新闻推荐;最后,分析了当前个性化新闻推荐所面临的挑战,探讨了如何解决个性化新闻推荐系统中数据稀疏性、模型可解释性、推荐结果多样性和新闻隐私保护等问题,并在未来研究方向中展望了更具体可操作的研究思路和方法。

新时代下纸媒个性化新闻业务的构建策略

随着互联网的迅猛发展和移动互联网技术的应用,我国网民的数量和网站数量在急剧增长,这使得网络的社会影响力也逐渐增大。门户网站、社交网络、微博、微信每时每刻都在收集和发布信息,用户每天都在无数的信息中挑选感兴趣的内容进行浏览,新闻媒介就用户进行个性化的新闻服务成为必然。基于此,本文通过对新时代下个性化新闻业务进行阐述,并提出纸媒个性化新闻业务的构建策略,以期促进纸媒新闻业务可持续发展。

新闻个性化推荐下用户接收行为的影响机制研究——基于扎根理论

进入智能媒体时代,平台大多采用个性化推荐的把关模式分发新闻,用户也成为把关主体的一部分,接收新闻的行为模式发生了巨大变化。以用户为研究主体,应用扎根理论探索新闻个性化推荐用户接收行为的影响机制有着重要现实意义。研究发现,用户特性、新闻内容、社会环境、技术设计这4个主范畴对新闻个性化推荐的用户接收行为具有显著影响。用户特性是影响机制的主导因素;新闻内容则是影响机制的关键因素;社会环境和技术设计是其中的重要因素,它们对用户接收新闻的作用及产生的效果强弱并不相同。在此基础上,本研究进一步探索得出上述4个主范畴的构成因子及研究模型,据此可为媒体运营者提高网络用户媒介素养、提升信息技术和改善媒介生态提出针对性的优化思路。

个性化新闻推荐发展动力及趋势研究

个性化新闻推荐已经成为新闻服务的主要形式.用户的信息需求是个性化新闻推荐的原动力,但同时互联网技术、移动互联网技术、感知和推荐技术、大数据和云计算技术的发展以及产业化的催化在个性化新闻的发展中也发挥了举足轻重的作用.在此基础上,结合相关技术发展动向,提出个性化新闻推荐未来将实现数据广泛融合,智能感知和推荐技术将使个性化新闻推荐服务更加精准,使用场景更加多元,个性化新闻推荐的价值将从内容精准对接走向产品、服务和内容的全面精准对接,与此同时,"个性化—隐私悖论"问题将随着个性化新闻推荐的发展及其深度嵌入人类社会生活而日益突出.

基于News ML的大规模个性化新闻定制研究

本文分析了多媒体新闻信息新标准NewsML的组成及用法 ,将知识经济时代工业产品大规模个性化定制思想引入新闻信息发布系统中 ,应用智能计算、元数据、多维数据立方体等先进技术 。

信息时代自媒体传播“个性化新闻”的思考

当前,自媒体凭借其及时纠错性、平等互动性、广泛迅速性、自由发布性等特征,成为信息时代传播"个性化新闻"的客观需求和必然。然而,自媒体在"个性化新闻"传播中存在信息传播不完整与不准确性,存在着恶意、虚假新闻信息的传播等缺陷。因此,我们要建立自媒体"个性化新闻"传播的道德约束机制,设置自媒体对"个性化新闻"传播的监测识别系统,实现自媒体与传统主流媒体"个性化新闻"传播的"双轮驱动"等,促使其良性发展。

智媒时代“个性化新闻”的传播特性

本研究以智媒时代的大环境为背景,以个性化新闻为主要研究对象,对"今日头条""百度个性化新闻""人民网"等具有代表性的新闻客户端的个性化新闻推荐系统进行分析研究,总结得出个性化新闻具有智能化、个性化、自主开放性、交互性及全面性等传播特性。

从个性化新闻推送谈“信息茧房”的形成

随着新媒体和算法技术的发展,个性化新闻推送日渐普及,广泛应用于如今的媒体新闻推送中。个性化算法在满足用户需求、高效分发的同时也埋下了隐患,“信息茧房”就是其中之一。以下将对个性化新闻推送带来的“茧房”效应进行讨论,在分析其表征、潜在危害的基础上,提出破“茧”对策。

个性化新闻推送的负面影响及应对措施

在海量信息充斥日常生活的背景下,用户的注意力成为了最稀缺的资源。为了吸引更多用户的注意,就要想办法尽可能满足他们的各种需求,一时间,各大互联网平台都增加了相应的个性化推送功能。在个性化新闻推送领域,以"今日头条"等为代表,已发展成为国内领先的新闻资讯平台。这些平台在为我们解决了信息过载所带来的困扰的同时,也不可避免地带来了一系列问题。固化兴趣导致视野狭隘、交流减少引发群体极化以及过度沉迷造成媒介依赖是比较明显的几种负面影响。针对这些影响,平台要从自身出发,加强监管,承担起相应的社会责任;媒介工作者也要发挥主动性,通过"编辑选荐"等方式加强干预;受众则要努力提升自己的媒介素养与公共意识,努力减小因为个性化新闻推送所带来的负面影响。

基于事件本体的新闻个性化推荐

针对传统推荐系统中存在的冷启动、数据稀疏、语义缺乏、推荐精度较低等问题,提出一种基于事件本体的推荐算法。结合新闻的分类结构和新闻语料构建事件本体,对用户浏览的新闻进行要素抽取并构建用户兴趣模型。基于事件本体的分类结构计算新闻事件之间的相似度,通过用户兴趣模型计算用户兴趣相似度,根据事件本体非层次结构的语义半径寻找相关新闻事件。综合事件本体相似度、用户兴趣相似度和非层次结构相似度3个方面得出新闻个性化推荐结果。实验结果表明,该算法的推荐结果优于协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法。

个性化新闻推荐系统中算法把关的思考——以“今日头条”和“一点资讯”为例

个性化新闻推荐系统中算法的把关改变了传统新闻生产过程中的“把关”模式,同时也带来了一些社会负面影响。鉴于个性化新闻推荐系统的算法把关带来的价值观缺失、信息窄化、低俗内容泛滥等问题,从不断完善算法技术,提升平台技术理念;提高用户媒介素养,掌握把关标准主动权;完善互联网治理法律,加大政府监管力度三个维度深入思考,以探寻解决之道。

基于神经网络的多视图新闻推荐算法

基于神经网络的新闻推荐方法可以有效地对用户进行个性化新闻推荐,然而在现有的基于神经网络的推荐方法中,新闻的特征没有被充分利用。为了从新闻中提取高度抽象的特征表征,文章提出了一种基于多视图表征的新闻推荐模型(MUSA)。该模型包括2个核心组件:新闻编码器和用户兴趣编码器。在新闻编码器中,结合了Transformer和单词级注意力网络,从标题、摘要、实体、种类和子种类等多个视图学习新闻的表征,利用5个模块分别提取5个视图的新闻信息,并将各个模块获取到的表征进行融合,获得最终的新闻特征。在用户兴趣编码器中,使用了多头自注意力机制和新闻级注意力网络,从用户的历史浏览记录中捕捉其兴趣偏好。最后,在3个真实数据集上,将该模型与NPA、LSTUR、NRMS等模型进行了对比实验;为了探讨新闻编码器中每个模块对模型效果的影响,进行了消融实验;为了探讨实验训练数据集大小对模型效果的影响,进行了训练数据集大小分析实验。对比实验结果表明,MUSA模型的AUC、MRR、nDCG@5和nDCG@10优于其他基线模型。消融实验结果表明多视图的新闻编码方法是最优的。训练数据集大小分析实验表明MUSA模型相比于基线模型具有更好的鲁棒性。

个性化新闻的推送:弊端及解决措施

新媒体时代下,传播技术的进步推动了新闻业态的发展和变革。以技术为驱动的个性化推荐成为了吸引数字时代受众注意力的有效方式,对新闻业务链的创新发展也产生了革命性的影响,催生出了个性化新闻。当下存在着多种个性化新闻推送方式,常见的个性化推送方式包括基于内容、基于用户的协同过滤新闻推荐方式以及基于混合的新闻推荐。个性化新闻推送在宏观上和微观上也存在不同的负面影响。宏观上包括信息偏食、信息茧房、后真相、偏执性用户以及极端民粹主义的形成。同时在微观上也存在过滤气泡、阅读浅薄化、阻碍学习和创新以及侵犯用户隐私的隐患等影响。

人工智能技术在新闻制作过程的应用

为了解决传统新闻报道效率低、难以满足个性化需求的问题,以人工智能技术在新闻行业的应用为例,对新闻采编和分发过程中的技术运用进行分析。首先提出采用自然语言生成技术自动化内容生成和利用大数据驱动新闻调查的解决方案,然后探讨了个性化推荐系统和互动式体验在提升用户满意度方面的效果。结果表明,人工智能技术显著提高了新闻报道的效率,丰富了用户体验,同时开辟了新闻工作未来发展的新方向。

浅析新闻客户端个性化新闻推荐的利与弊——以今日头条为例

随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来,用户的需求与技术的进步,新闻客户端个性化新闻推荐的运用已较为普遍,个性化新闻推荐在很多方面具有优势,但同时存在诸多弊端,本文以新闻客户端今日头条为例,在分析今日头条的个性化新闻推荐模式的基础上,明确个性化新闻推荐在运用中存在的利与弊,并对如何更好地运用个性新闻推荐技术提出相应的思考。

个性化新闻推送对新闻业务链的重塑

个性化新闻与传统新闻相比,在类型、内容、推送形式上都发生了变化,加快了新闻的传播速度,也因此成为当前网络发展的领头军,对新闻产业链产生了许多影响。本文首先分析个性化新闻推送的概念和特征,其次分析个性化新闻推送的现状以及个性化新闻推送对重塑新闻生产业务的影响,最后分析个性化新闻推送机制的发展方向,探究个性化新闻推送对新闻业务链的重塑。

“信息茧房”效应下新闻客户端个性化推送的问题及策略探讨

文章对新闻客户端个性化信息推送的优势与问题进行分析,并提出几点可行性的解决对策,以供参考。