演算法新聞書籍

❶ 什麼是演算法新聞

演算法新聞又稱作機器人新聞﹑自動化新聞、計算新聞，是通過計算機演算法工具，進行自動新聞生產﹑推送並實現商業化運營的系統，具體包括演算法新聞寫作、編輯、演算法推薦機制和平台聚合分發機制及營銷等業務的自動化新聞生產流程。
演算法新聞是運用智能演算法工具自動生產新聞並實現商業化運營的過程、方法或系統，它包括信息採集、儲存、寫作、編輯、展示、數據分析及營銷等業務的自動化實現。廣義的它指包括生產和分發的中運用演算法：在生產環節運用演算法工具自動生成新聞內容，在分發環節引入推薦演算法，在銷售環節實現了傳者、受眾和消費者的聚合，造就了流程更清晰、作業更高效、銷售更精準、目標更明確、成本更低廉的業務鏈條。

傳統的新聞分發像超市，媒體根據受眾市場准備若干新聞供受眾選用。由於媒體難以同時滿足所有受眾的信息需求，媒體和受眾之間呈一次性消費關系媒體和用戶的粘黏度不高。而演算法推送能夠持續不斷地為目標用戶推送其感興趣和需要的信息，由於能夠敏銳捕捉服務對象細微的信息需求變化，媒體推送內容也隨之調整使信息服務轉變為追蹤式全程服務，極大地增加了媒體和用戶的粘黏度。
第三，依賴大數據資源提高新聞報道的預測性。
基於大數據的演算法擁有模擬數據時代無可比擬的預測功能，它通過全樣本的相關性分析在不知曉因果性的情況下就可以做出精準的預測和有力的推論。大數據「這個系統依賴的是相互關系而不是因果關系。它告訴你的是會發生什麼而不是為什麼發生。」相比於傳統新聞小數據時代，大數據更強調用戶數據的完整性和混雜性這種數據不僅能幫助我們接近事實真相而且能准確地推測受眾所喜歡的新聞。
傳統新聞生產具有一定的滯後性，新聞事件發生後媒體才啟動新聞生產程序，新聞作品發表後往往已經變成街頭巷尾議論的舊聞，加之自媒體時代人人是記者，傳統媒體生產新聞流程的劣勢被放大以至於第一時間缺席很多重要的新聞事件報道。大數據預測使新聞報道不再建立於人的經驗判斷上，媒體通過大數據預先掌握感興趣受眾群分布及其價值取向。繼而展開選題策劃及采寫，極大地提高新聞報道的針對性和有效性。以范某某逃稅案為例根據既往經驗媒體很容易認為受眾對逃稅案的態度應該是反對逃稅並要求嚴懲然而大數據顯示;公眾的意見是分裂的部分公眾已經了解到《刑法》相關條款做過修改，首次逃稅被查只要補繳稅款將免於刑事處分。媒體基於公眾關於逃稅處分意見分裂的現狀策劃和組織該案報道，比單一視角和判斷標準的報道更容易獲得成功。
演算法新聞的意義
演算法新聞的出現展示出了新聞生產顛覆性的模式改變，對未來新聞傳播領域的發展意義深遠，從新聞生產的角度看，演算法的介入在一定程度上替代了傳統新聞傳播業部分信息採集環節，高效處理大量的信息內容，降低了勞動成本，提高了生產力。
從新聞分發的角度看，演算法通過對於用廣戶信息的智能收集和歸類，能夠更為精確地進行內容推送，為用戶「量身定製」個性化信息成為常態從新聞覆蓋角度看，借用麥克盧漢「媒介是人的延伸」的觀點，演算法作為一種人的新「延伸」，介入到信息產銷的整個環節中，通過計算機程序在海量的信息中完成話題抓取，突破並且延伸了人類所能觸及的視野，帶來了更大范圍和更多維度的報道。
演算法在整個新聞生產中粉演著信息樞紐的角色，將海量信息和用戶緊密地鏈接在一起，新聞內容生產環節和分發環節的邊界逐漸消融，形成了高效同步的閉環，搭建出智能化的新聞生產模式。
演算法新聞對新聞傳播業的影響
1、對傳統新聞生產及運營模式的替代
演算法新聞在生產效率、准確性和盈利能力上有顯著優勢，且能夠極大降低成本，可以替代或補充新聞生產及運營的某些環節，如報道、撰寫、編輯和發布文章等，它具有人們無法想像的高效率，能迅速處理大容量信息、自動完成定製文章撰寫、實現精準推薦等能力。但在一些數據積累偏少或需高度創造性寫作的領域，演算法新聞尚無法實現。
2、對記者職業的替代
對於演算法新聞是否會替代記者職業，目前有兩種不同取向。
第一種是可替代論，認為記者職業是可被替代的，傳統媒體運營面臨成本高昂的困境，它們期待通過演算法新聞降低勞動力成本，機器記者具有無酬（或低酬）勞動的優勢，記者失業將不可避免。
第二種是折中論或互補論，機寫新聞與人寫新聞各有所長，機器記者的優勢在於精準性、客觀性、簡潔性和迅捷性，人類記者的優勢在於分析技巧、個性、創造力，以及撰寫復雜句子與精品新聞的技能。當日常工作可以自動化時，記者將有更多時間進行深度報道，進而實現人機協作或和諧共生。至於記者所依託的傳統媒體的發展趨勢，有研究認為，未來媒體的生態場景是混合的、多面的，只要報紙積極參與變革，將演算法新聞策略融入傳統媒體發展戰略，這類媒體還會持久存在。
3、傳統新聞的價值理念、理論規范和法律法規帶來新的挑戰

演算法新聞排除了人為情感、價值判斷等主觀因素干預，這是否意味著機器新聞「更真實」？演算法新聞著眼於滿足受眾信息需求，那麼，如何凸顯媒體的社會責任及輿論引導功能？在演算法新聞時代，由機器操控新聞的生產與運營，如何保障新聞自由？此外，如何確保演算法新聞的透明度？隨著機器新聞寫作質量的不斷提升，機寫新聞與人寫新聞的差異正在縮小，但一些媒體機構可能利用這種技術進展，混淆兩者的界限，使用機器人冒充人類記者，進而欺騙讀者。
參考文獻
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陸新蕾. 演算法新聞:技術變革下的問題與挑戰. 社會科學文摘, 2019(5):3.

❷ 手機演算法是怎麼知道你喜歡什麼的

❸ 什麼是演算法新聞

演算法新聞的基礎源自於計算機領域中自然語言生成技術的發展，機器能夠從結構化數據中自動生成大量文本，這一技術應用到新聞傳播領域中造就了當下的演算法新聞。

在「演算法新聞」的概念群中也涉及到「自動化」、「數據驅動」、「機器」、「計算」等特性。演算法新聞在國內外的使用與發展狀況有所差異，在西方的應用源自於媒體企業與科技公司的共同合力。

演算法新聞在新聞業中的運用帶來了：新聞內容生產模式由「手工作坊」轉向人機協同、表徵現實的機制由記者中介轉向演算法中介、新聞敘事由線性敘事轉向交互敘事、新聞價值評價由經驗判斷轉向實證測量、新聞內容推送方式由大眾化覆蓋轉向個體化定製等變革。

在這些轉變中演算法新聞的自動化生產及其個性化推薦的分發對新聞業的影響最大。由此可見，傳統報業的式微及其開始過渡到數字新聞業的這些轉變趨勢，都使得整體新聞業處在「演算法轉向」的十字路口。

❹ 推薦系統的幾種常用演算法總結

推薦系統旨在通過數據分析和用戶行為理解，提供個性化內容或商品推薦。在信息爆炸的時代，這類系統能夠幫助用戶篩選出符合需求的信息，同時幫助信息提供者有效展示其內容，提升用戶體驗和業務價值。接下來，本文將詳細總結幾種常用的推薦系統演算法。

### 一、推薦系統定義

推薦系統是一種技術手段，旨在通過分析用戶的興趣、行為習慣等數據，提供個性化的內容或商品推薦。這類系統廣泛應用於電子商務、社交媒體、新聞推送等領域，幫助用戶在海量信息中找到感興趣的內容，同時也幫助信息提供者將內容精準推薦給潛在受眾。

### 二、推薦系統解決的問題

推薦系統主要解決以下幾個問題：

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  幫助用戶發現感興趣的商品或內容，如書籍、電影、產品等。
  


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  減少信息過載現象，使用戶更容易找到所需信息。
  


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  提高站點點擊率和轉化率，增強用戶參與度和滿意度。
  


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  深入了解用戶需求，提供定製化服務。
  

推薦系統的發展趨勢包括基於傳統服務、社交網路服務和即將到來的物聯網等領域。常用的推薦演算法包括：

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  **基於流行度推薦**：根據瀏覽量、分享率等指標排序推薦。
  


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  **基於協同過濾**：包括用戶CF和物品CF，通過分析用戶間的相似度進行推薦。
  


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  **基於內容的推薦**：考慮物品的屬性特徵，通過相似度計算推薦。
  


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  **基於模型的推薦**：利用機器學習模型，如邏輯回歸、樸素貝葉斯等進行推薦。
  


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  **混合式推薦**：結合多種演算法，根據業務需求優化推薦效果。
  

以**基於流行度的推薦演算法**為例，雖然簡單直接，但無法提供個性化推薦。改進方案包括用戶分群流行度排序、針對特定興趣群體優化推薦內容。

對於**基於用戶的協同過濾推薦演算法**，優點在於推薦內容與用戶興趣一致，適合物品比用戶多、物品時效性強的場景。改進方向包括增強相似度計算、優化推薦效率和個性化程度。

**基於物品的協同過濾推薦演算法**側重於推薦與用戶偏好相似的物品，優點在於推薦結果個性化、穩定和廣泛適用。改進措施涉及優化相似度計算、解決物品冷啟動問題和提升推薦多樣性。

**基於內容的推薦演算法**通過分析物品屬性進行推薦，優點在於直觀、解決冷啟動問題，但可能受限於內容描述的詳細程度和主題集中度。改進方向包括優化內容描述、提高推薦多樣性。

**基於模型的推薦演算法**利用機器學習模型進行推薦，適用於實時性強的場景。改進策略可能涉及特徵工程的優化和在線模型更新。

**混合式推薦演算法**綜合多種演算法優勢，定製化適應不同業務需求。改進主要關注如何優化演算法組合，以提升推薦效果。

### 結論

推薦系統通過一系列演算法和技術，為用戶提供個性化的內容或商品推薦，顯著提升用戶體驗和業務效率。不同場景下，應選擇或組合適用的演算法，不斷優化推薦效果，滿足用戶需求和業務目標。