算法新闻书籍

❶ 什么是算法新闻

算法新闻又称作机器人新闻﹑自动化新闻、计算新闻，是通过计算机算法工具，进行自动新闻生产﹑推送并实现商业化运营的系统，具体包括算法新闻写作、编辑、算法推荐机制和平台聚合分发机制及营销等业务的自动化新闻生产流程。
算法新闻是运用智能算法工具自动生产新闻并实现商业化运营的过程、方法或系统，它包括信息采集、储存、写作、编辑、展示、数据分析及营销等业务的自动化实现。广义的它指包括生产和分发的中运用算法：在生产环节运用算法工具自动生成新闻内容，在分发环节引入推荐算法，在销售环节实现了传者、受众和消费者的聚合，造就了流程更清晰、作业更高效、销售更精准、目标更明确、成本更低廉的业务链条。

传统的新闻分发像超市，媒体根据受众市场准备若干新闻供受众选用。由于媒体难以同时满足所有受众的信息需求，媒体和受众之间呈一次性消费关系媒体和用户的粘黏度不高。而算法推送能够持续不断地为目标用户推送其感兴趣和需要的信息，由于能够敏锐捕捉服务对象细微的信息需求变化，媒体推送内容也随之调整使信息服务转变为追踪式全程服务，极大地增加了媒体和用户的粘黏度。
第三，依赖大数据资源提高新闻报道的预测性。
基于大数据的算法拥有模拟数据时代无可比拟的预测功能，它通过全样本的相关性分析在不知晓因果性的情况下就可以做出精准的预测和有力的推论。大数据“这个系统依赖的是相互关系而不是因果关系。它告诉你的是会发生什么而不是为什么发生。”相比于传统新闻小数据时代，大数据更强调用户数据的完整性和混杂性这种数据不仅能帮助我们接近事实真相而且能准确地推测受众所喜欢的新闻。
传统新闻生产具有一定的滞后性，新闻事件发生后媒体才启动新闻生产程序，新闻作品发表后往往已经变成街头巷尾议论的旧闻，加之自媒体时代人人是记者，传统媒体生产新闻流程的劣势被放大以至于第一时间缺席很多重要的新闻事件报道。大数据预测使新闻报道不再建立于人的经验判断上，媒体通过大数据预先掌握感兴趣受众群分布及其价值取向。继而展开选题策划及采写，极大地提高新闻报道的针对性和有效性。以范某某逃税案为例根据既往经验媒体很容易认为受众对逃税案的态度应该是反对逃税并要求严惩然而大数据显示;公众的意见是分裂的部分公众已经了解到《刑法》相关条款做过修改，首次逃税被查只要补缴税款将免于刑事处分。媒体基于公众关于逃税处分意见分裂的现状策划和组织该案报道，比单一视角和判断标准的报道更容易获得成功。
算法新闻的意义
算法新闻的出现展示出了新闻生产颠覆性的模式改变，对未来新闻传播领域的发展意义深远，从新闻生产的角度看，算法的介入在一定程度上替代了传统新闻传播业部分信息采集环节，高效处理大量的信息内容，降低了劳动成本，提高了生产力。
从新闻分发的角度看，算法通过对于用广户信息的智能收集和归类，能够更为精确地进行内容推送，为用户“量身定制”个性化信息成为常态从新闻覆盖角度看，借用麦克卢汉“媒介是人的延伸”的观点，算法作为一种人的新“延伸”，介入到信息产销的整个环节中，通过计算机程序在海量的信息中完成话题抓取，突破并且延伸了人类所能触及的视野，带来了更大范围和更多维度的报道。
算法在整个新闻生产中粉演着信息枢纽的角色，将海量信息和用户紧密地链接在一起，新闻内容生产环节和分发环节的边界逐渐消融，形成了高效同步的闭环，搭建出智能化的新闻生产模式。
算法新闻对新闻传播业的影响
1、对传统新闻生产及运营模式的替代
算法新闻在生产效率、准确性和盈利能力上有显着优势，且能够极大降低成本，可以替代或补充新闻生产及运营的某些环节，如报道、撰写、编辑和发布文章等，它具有人们无法想象的高效率，能迅速处理大容量信息、自动完成定制文章撰写、实现精准推荐等能力。但在一些数据积累偏少或需高度创造性写作的领域，算法新闻尚无法实现。
2、对记者职业的替代
对于算法新闻是否会替代记者职业，目前有两种不同取向。
第一种是可替代论，认为记者职业是可被替代的，传统媒体运营面临成本高昂的困境，它们期待通过算法新闻降低劳动力成本，机器记者具有无酬（或低酬）劳动的优势，记者失业将不可避免。
第二种是折中论或互补论，机写新闻与人写新闻各有所长，机器记者的优势在于精准性、客观性、简洁性和迅捷性，人类记者的优势在于分析技巧、个性、创造力，以及撰写复杂句子与精品新闻的技能。当日常工作可以自动化时，记者将有更多时间进行深度报道，进而实现人机协作或和谐共生。至于记者所依托的传统媒体的发展趋势，有研究认为，未来媒体的生态场景是混合的、多面的，只要报纸积极参与变革，将算法新闻策略融入传统媒体发展战略，这类媒体还会持久存在。
3、传统新闻的价值理念、理论规范和法律法规带来新的挑战

算法新闻排除了人为情感、价值判断等主观因素干预，这是否意味着机器新闻“更真实”？算法新闻着眼于满足受众信息需求，那么，如何凸显媒体的社会责任及舆论引导功能？在算法新闻时代，由机器操控新闻的生产与运营，如何保障新闻自由？此外，如何确保算法新闻的透明度？随着机器新闻写作质量的不断提升，机写新闻与人写新闻的差异正在缩小，但一些媒体机构可能利用这种技术进展，混淆两者的界限，使用机器人冒充人类记者，进而欺骗读者。
参考文献
1.0 1.1 1.2 张帜. 智媒时代对新闻生产中算法新闻伦理的思考.海南大学学报(人文社会科学版),2019:75-83.
2.0 2.1 2.2 算法新闻、自动化新闻、机器人新闻、数据驱动新闻……它们究竟是什么？.搜狐网.2019.7.31
陆新蕾. 算法新闻:技术变革下的问题与挑战. 社会科学文摘, 2019(5):3.

❷ 手机算法是怎么知道你喜欢什么的

❸ 什么是算法新闻

算法新闻的基础源自于计算机领域中自然语言生成技术的发展，机器能够从结构化数据中自动生成大量文本，这一技术应用到新闻传播领域中造就了当下的算法新闻。

在“算法新闻”的概念群中也涉及到“自动化”、“数据驱动”、“机器”、“计算”等特性。算法新闻在国内外的使用与发展状况有所差异，在西方的应用源自于媒体企业与科技公司的共同合力。

算法新闻在新闻业中的运用带来了：新闻内容生产模式由“手工作坊”转向人机协同、表征现实的机制由记者中介转向算法中介、新闻叙事由线性叙事转向交互叙事、新闻价值评价由经验判断转向实证测量、新闻内容推送方式由大众化覆盖转向个体化定制等变革。

在这些转变中算法新闻的自动化生产及其个性化推荐的分发对新闻业的影响最大。由此可见，传统报业的式微及其开始过渡到数字新闻业的这些转变趋势，都使得整体新闻业处在“算法转向”的十字路口。

❹ 推荐系统的几种常用算法总结

推荐系统旨在通过数据分析和用户行为理解，提供个性化内容或商品推荐。在信息爆炸的时代，这类系统能够帮助用户筛选出符合需求的信息，同时帮助信息提供者有效展示其内容，提升用户体验和业务价值。接下来，本文将详细总结几种常用的推荐系统算法。

### 一、推荐系统定义

推荐系统是一种技术手段，旨在通过分析用户的兴趣、行为习惯等数据，提供个性化的内容或商品推荐。这类系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻推送等领域，帮助用户在海量信息中找到感兴趣的内容，同时也帮助信息提供者将内容精准推荐给潜在受众。

### 二、推荐系统解决的问题

推荐系统主要解决以下几个问题：

• 
  帮助用户发现感兴趣的商品或内容，如书籍、电影、产品等。
  


• 
  减少信息过载现象，使用户更容易找到所需信息。
  


• 
  提高站点点击率和转化率，增强用户参与度和满意度。
  


• 
  深入了解用户需求，提供定制化服务。
  

推荐系统的发展趋势包括基于传统服务、社交网络服务和即将到来的物联网等领域。常用的推荐算法包括：

• 
  **基于流行度推荐**：根据浏览量、分享率等指标排序推荐。
  


• 
  **基于协同过滤**：包括用户CF和物品CF，通过分析用户间的相似度进行推荐。
  


• 
  **基于内容的推荐**：考虑物品的属性特征，通过相似度计算推荐。
  


• 
  **基于模型的推荐**：利用机器学习模型，如逻辑回归、朴素贝叶斯等进行推荐。
  


• 
  **混合式推荐**：结合多种算法，根据业务需求优化推荐效果。
  

以**基于流行度的推荐算法**为例，虽然简单直接，但无法提供个性化推荐。改进方案包括用户分群流行度排序、针对特定兴趣群体优化推荐内容。

对于**基于用户的协同过滤推荐算法**，优点在于推荐内容与用户兴趣一致，适合物品比用户多、物品时效性强的场景。改进方向包括增强相似度计算、优化推荐效率和个性化程度。

**基于物品的协同过滤推荐算法**侧重于推荐与用户偏好相似的物品，优点在于推荐结果个性化、稳定和广泛适用。改进措施涉及优化相似度计算、解决物品冷启动问题和提升推荐多样性。

**基于内容的推荐算法**通过分析物品属性进行推荐，优点在于直观、解决冷启动问题，但可能受限于内容描述的详细程度和主题集中度。改进方向包括优化内容描述、提高推荐多样性。

**基于模型的推荐算法**利用机器学习模型进行推荐，适用于实时性强的场景。改进策略可能涉及特征工程的优化和在线模型更新。

**混合式推荐算法**综合多种算法优势，定制化适应不同业务需求。改进主要关注如何优化算法组合，以提升推荐效果。

### 结论

推荐系统通过一系列算法和技术，为用户提供个性化的内容或商品推荐，显着提升用户体验和业务效率。不同场景下，应选择或组合适用的算法，不断优化推荐效果，满足用户需求和业务目标。