技術的進步,深刻地改變了媒體的形態(tài)、內容的生產方式和分發(fā)形式。以大數據和算法為支撐基于用戶興趣的推薦引擎成為最主要的信息分發(fā)模式。在中國,以“今日頭條”為代表主打個性化推薦的新聞聚合APP,在用戶規(guī)模、市場份額以及用戶活躍度等方面,超越以騰訊新聞為代表的門戶新聞APP,顛覆傳播格局,成為行業(yè)矚目的焦點。本文以新聞聚合APP為主要研究對象,以個性化推薦為核心進行研究。首先從新聞聚合APP的內涵、興起、發(fā)展現狀,將新聞APP和新聞聚合APP做區(qū)分,在宏觀層面勾勒新聞聚合APP的發(fā)展概貌。其次從鎖定推薦目標、鋪設推薦底盤、構建推薦骨架、實現千人千面觸達四個層面,聚焦新聞聚合APP個性化推薦的實現過程,這是本文的重點。在此基礎上深入分析新聞聚合APP個性化推薦存在用戶至上思維、技術中心主義傾向和流量為王導向三重價值取向,這是本文的難點。雖然主打個性化推薦的新聞聚合APP在世界范圍內如日中天,但卻普遍呈現出算法審查下的用戶視野窄化、用戶隱私泄露、價值導向錯誤等問題。作為信息分發(fā)平臺,新聞聚合APP應在信息傳播中承擔更多的責任和義務。實現由重“信息傳播的效率”到重“信息傳播的價值”,由“用戶至上思...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究現狀
        1.2.1 國內研究現狀
        1.2.2 國外研究現狀
    1.3 研究方法和研究思路
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 研究思路
    1.4 研究創(chuàng)新點
第2章 新聞聚合APP的發(fā)展概況
    2.1 新聞聚合APP的內涵
        2.1.1 新聞聚合APP的概念
        2.1.2 新聞聚合APP的特征
    2.2 新聞聚合APP的興起
        2.2.1 傳統新聞聚合網站的產生
        2.2.2 社交新聞聚合網站的出現
        2.2.3 移動新聞聚合平臺的形成
    2.3 新聞聚合APP的發(fā)展現狀
        2.3.1 新聞聚合APP的發(fā)展規(guī)模
        2.3.2 新聞聚合APP的主要類型
第3章 新聞聚合APP個性化推薦的過程
    3.1 描摹用戶畫像鎖定推薦目標
        3.1.1 差異化的用戶信息需求
        3.1.2 動態(tài)化的用戶信息選擇
        3.1.3 場景化的用戶信息接收
    3.2 聚合長尾內容鋪設推薦底盤
        3.2.1 傳統媒體提供內容版權
        3.2.2 自媒體海量內容生產
        3.2.3 網絡爬蟲抓取長尾內容
    3.3 運用機器算法構建推薦骨架
        3.3.1 運用算法分析大數據
        3.3.2 運用算法協同關聯用戶
        3.3.3 運用算法完成精準匹配
    3.4 借助平臺實現千人千面觸達
        3.4.1 平臺承載內容服務用戶
        3.4.2 平臺借力資本創(chuàng)造流量
第4章 新聞聚合APP個性化推薦的價值取向
    4.1 用戶至上思維
        4.1.1 用戶興趣成為推薦準繩
        4.1.2 用戶體驗決定推薦成敗
    4.2 技術中心主義傾向
        4.2.1 算法推薦居于核心地位
        4.2.2 機器過濾代替編輯把關
    4.3 流量為王導向
        4.3.1 內容點擊量成為推薦動力
        4.3.2 忽視內容版權“偷”新聞
第5章 新聞聚合APP個性化推薦存在的問題與對策
    5.1 新聞聚合APP個性化推薦的問題
        5.1.1 局限用戶視野形成算法審查
        5.1.2 侵犯用戶隱私存在數據風險
        5.1.3 平臺偏向自利導致價值迷失
    5.2 新聞聚合APP個性化推薦的對策
        5.2.1 個性化與共性化結合推進算法責任
        5.2.2 引入第三方數據監(jiān)管機構嚴控風險
        5.2.3 關注多元價值主體向社會效益傾斜
結論
參考文獻
附錄A 在校期間的成果及發(fā)表的學術論文清單
致謝



本文編號：3831146