發(fā)布時(shí)間：2023-06-05 19:28

　　個(gè)性化算法推薦是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最受關(guān)注的技術(shù)之一。一些新聞資訊類公司或媒體不僅自身生產(chǎn)內(nèi)容,同時(shí)吸納了許多非平臺生產(chǎn)內(nèi)容,如UGC,PGC等,從而積累了大量豐富內(nèi)容,為了實(shí)現(xiàn)內(nèi)容與用戶的精準(zhǔn)匹配,公司或媒體借助算法分發(fā)內(nèi)容,構(gòu)造了有序的平臺內(nèi)容生態(tài)。本文選擇三家平臺,即人民號,搜狐新聞,今日頭條,研究國內(nèi)平臺型媒體的新聞推薦算法機(jī)制。其中,人民號核心推薦算法承包給百度,參考百度新聞推薦算法機(jī)制。本文將國內(nèi)平臺型媒體新聞推薦算法分為核心算法迭代、新聞要素權(quán)重、算法價(jià)值觀三個(gè)維度做了研究。研究發(fā)現(xiàn),今日頭條追求“100%精準(zhǔn)畫像”,搜狐做“保守個(gè)性化”推薦,以百度為技術(shù)依托的人民號致力于通過技術(shù)復(fù)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)邏輯從而成為“最智能”個(gè)性化數(shù)字工具。國內(nèi)平臺型媒體在算法更新迭代方面模仿國內(nèi)外算法模型,參數(shù)大致近似,未來需要擔(dān)憂算法同質(zhì)性帶來的同一性社會問題,同時(shí),算法目前仍然存在不可解釋性問題,需要社會與平臺自身共同努力,解決算法不可解釋性問題,提升算法信任度。

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 問題的提出及可能的創(chuàng)新性
        一、關(guān)于平臺型媒體的文獻(xiàn)綜述
        二、研究對象的創(chuàng)新性:兩種不同平臺型媒體的事實(shí)存在
        三、主要內(nèi)容及擬解決的問題
        四、研究方法及創(chuàng)新點(diǎn)
        五、選題意義
    第二節(jié) 推薦算法機(jī)制研究綜述
        一、從個(gè)性化推薦算法到人工智能算法:算法技術(shù)在新聞傳播領(lǐng)域應(yīng)用爬梳
        二、算法局限性及解決方式
        三、算法與權(quán)力
        四、算法的效果反思
        五、算法推薦對傳統(tǒng)媒體的沖擊
第二章 平臺型媒體個(gè)性化算法推薦機(jī)制要素及設(shè)計(jì)流程
    第一節(jié) 個(gè)性化算法推薦的要素
        一、平臺內(nèi)容獲取
        二、平臺內(nèi)容審查過濾
        三、平臺內(nèi)容標(biāo)簽化
        四、冷啟動(dòng)及可能的個(gè)性化推薦
        五、老用戶的個(gè)性化推薦
    第二節(jié) 執(zhí)行與自由執(zhí)行:推薦算法的設(shè)計(jì)過程
第三章 三家平臺型媒體算法推薦機(jī)制
    第一節(jié) 核心算法迭代分析
        一、今日頭條
        二、搜狐新聞
        三、人民號
    第二節(jié) 不同平臺型媒體新聞要素:人工制定到機(jī)器學(xué)習(xí)
    第三節(jié) 推薦算法價(jià)值觀
        一、算法推薦內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)
        二、算法假設(shè)
        三、透明度
第四章 結(jié)論與思考
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄



本文編號：3831906