对于个性化推荐新闻的思考
个性化推荐如何实现内容与用户的深度匹配
个性化推荐如何实现内容与用户的深度匹配在当今信息爆炸的时代，我们每天都被海量的内容所包围。
从新闻资讯到娱乐视频，从学术研究到生活常识，各种各样的信息层出不穷。
然而，对于用户来说，如何在这茫茫的信息海洋中快速找到自己感兴趣和有价值的内容，成为了一个亟待解决的问题。
个性化推荐技术的出现，为解决这一问题提供了有效的途径。
那么，个性化推荐究竟是如何实现内容与用户的深度匹配的呢？要理解个性化推荐如何实现深度匹配，首先得明白用户的需求和兴趣是多种多样且不断变化的。
比如，一个用户在周一可能对财经新闻感兴趣，到了周五可能更倾向于阅读旅游攻略；早上可能喜欢看时事评论，晚上可能更愿意欣赏电影解说。
因此，准确捕捉用户的实时需求和长期兴趣，是实现深度匹配的关键一步。
这就需要系统能够收集和分析大量的用户数据。
这些数据的来源非常广泛，包括用户的浏览历史、搜索记录、点赞、评论、分享等行为。
通过对这些数据的分析，系统可以初步了解用户的兴趣偏好。
但仅仅依靠这些表面的数据还远远不够，还需要深入挖掘用户的潜在需求。
比如说，用户经常浏览关于健身的文章，但从来没有搜索过相关的健身产品。
这时候，系统不能简单地认为用户只是对健身知识感兴趣，而有可能用户其实有购买健身器材的潜在需求，只是还没有付诸行动。
这就需要系统具备更智能的分析能力，能够从用户的一系列行为中推断出其潜在的需求和意图。
在收集和分析了用户数据之后，接下来就是对内容进行精准的分类和标注。
内容提供方需要对自己的作品进行详细的描述和分类，比如一篇文章是关于科技领域的，那么需要进一步明确是关于人工智能、区块链还是 5G 技术。
同时，还要标注出文章的难度级别、阅读时长、适用人群等信息。
有了用户数据和精准的内容分类，接下来就是通过算法进行匹配。
常见的算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法以及混合推荐算法等。
协同过滤算法是根据用户的相似性来进行推荐。
如果用户 A 和用户B 有相似的浏览和购买行为，那么当用户 A 喜欢了某个内容时，系统就会把这个内容推荐给用户 B。
基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究共3篇
基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究共3篇基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究1随着互联网的发展，以及移动互联网的快速普及，人们获取新闻的方式也逐渐由传统的报纸、电视转移到新闻客户端上。
然而，在个性化推荐系统的驱动下，新闻客户端的“信息茧房”效应逐渐凸显。
个性化推荐系统是新闻客户端中的一项重要功能，它的实现需要通过对用户行为、偏好等数据的分析，对用户进行精准的推荐。
然而，个性化推荐系统也将用户推向了一个信息茧房，只推荐用户感兴趣的新闻，不再为用户提供多元化的信息内容。
这将导致用户陷入一种信息过滤的状态，只看到与自己偏好相符的新闻，而忽略了其他领域的优秀内容。
一方面，个性化推荐系统的推荐算法优化了用户的浏览体验，让用户更容易获取到自己感兴趣的信息。
但另一方面，个性化推荐系统也限制了用户获取多元信息的能力，让用户的视野变得狭窄，缺乏对于不同领域、不同角度新闻的认知。
这种情况下，用户容易受到信息误导、信息盲区等问题的困扰。
针对个性化推荐系统的这种“信息茧房”效应，新闻客户端可以通过以下方式进行优化：一方面，推出新闻多元化专题：通过对不同领域、不同角度的新闻进行分类整理，专门推出新闻主题专题，让用户更容易发现和接触到自己平时不关注的领域和主题。
另一方面，引入用户签到制度：让用户定期签到，消费一些非自己偏好领域的新闻，以此来激励用户多元化地浏览新闻内容。
此外，新闻客户端还可以通过早期发现用户个性化推荐系统的偏向性，及时进行人为干预，让推荐算法对于用户的偏好做出一定的修正。
总的来说，在个性化推荐系统的推动下，新闻客户端可以为用户提供更加精准、优质的新闻推荐服务。
但同时，也要避免将用户推向“信息茧房”的效应，让用户不断拓宽自己的新闻视野，更好的了解各个领域的新闻和时事，从而提高自己的文化素质和社会认知水平个性化推荐系统推动了新闻客户端的发展，为用户提供了更加精准、优质的新闻推荐服务。
个性化推荐如何实现内容的个性化推荐
个性化推荐如何实现内容的个性化推荐在当今信息爆炸的时代，我们每天都被海量的内容所包围。
从新闻资讯到娱乐视频，从学术文章到购物推荐，各种各样的信息层出不穷。
然而，对于用户来说，如何从这茫茫的信息海洋中快速找到自己感兴趣、有价值的内容，成为了一个亟待解决的问题。
个性化推荐技术的出现，为解决这一问题提供了有效的途径。
那么，个性化推荐究竟是如何实现内容的个性化推荐的呢？要理解个性化推荐，首先得明白它的工作原理。
简单来说，个性化推荐就像是一个“智能管家”，它会根据用户的行为和偏好来为用户筛选和推荐内容。
这个“智能管家”的第一个重要依据就是用户的历史行为数据。
比如，你在某个购物网站上经常浏览和购买电子产品，那么系统就会认为你对电子产品感兴趣，从而在后续为你推荐更多相关的产品。
同样，如果你在视频平台上总是观看喜剧类的电影，那么平台就会给你推荐更多类似的喜剧影片。
用户的搜索记录也是个性化推荐的重要参考。
当你在搜索引擎中输入关键词进行搜索时，系统会记住这些关键词，并据此推测你的需求和兴趣。
例如，你搜索了“健身方法”，那么后续可能会收到关于健身器材、健身课程等方面的推荐。
除了用户自身的行为，社交关系也在个性化推荐中发挥着作用。
如果你的好友在某个社交平台上喜欢或分享了某些内容，那么这些内容也有可能被推荐给你。
因为在一定程度上，你的兴趣爱好可能和你的好友有相似之处。
为了更精准地实现个性化推荐，系统还会对内容进行分类和标签化。
比如，一篇文章可能被打上“科技”“人工智能”“行业动态”等标签。
当系统分析用户的兴趣偏好后，就会将与之匹配的标签内容推荐给用户。
个性化推荐的实现还依赖于复杂的算法和模型。
这些算法和模型会对用户的行为数据、内容的特征以及其他相关因素进行分析和计算，以预测用户对不同内容的感兴趣程度。
在这个过程中，数据的质量和准确性至关重要。
如果数据存在偏差或者错误，那么推荐的结果可能就会不准确。
例如，如果用户的某次误操作被系统错误地记录为兴趣偏好，那么就可能导致推荐的偏差。
人工智能助力下的个性化新闻推送
人工智能助力下的个性化新闻推送在当今信息爆炸的时代，人们每天都会接触到大量的新闻信息，从政治经济到娱乐八卦，各种各样的新闻铺天盖地而来，让人感到眼花缭乱。
在这样的背景下，个性化新闻推送应运而生，通过人工智能技术的应用，为用户量身定制感兴趣的新闻内容，为用户提供更加精准、高效的信息获取体验。
本文将探讨人工智能助力下的个性化新闻推送，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。
一、个性化新闻推送的优势个性化新闻推送利用人工智能技术对用户的阅读行为、兴趣爱好、社交关系等数据进行分析，从而为用户推荐符合其口味的新闻内容。
其优势主要体现在以下几个方面：1. 提升用户体验：个性化新闻推送能够根据用户的需求和偏好，为用户量身定制新闻内容，避免信息过载和无效信息干扰，提升用户阅读体验。
2. 提高信息获取效率：通过人工智能算法的智能推荐，用户可以更快速地获取到自己感兴趣的新闻，节省浏览时间，提高信息获取效率。
3. 拓展信息视野：个性化新闻推送不仅会推荐用户已知兴趣领域的新闻，还会根据用户的阅读行为推荐相关但未涉及的领域，帮助用户拓展信息视野，了解更多领域的知识。
4. 提高新闻传播效果：个性化新闻推送可以根据用户的兴趣爱好和社交关系，将新闻内容精准推送给目标用户群体，提高新闻传播效果和阅读点击率。
二、个性化新闻推送面临的挑战尽管个性化新闻推送具有诸多优势，但也面临着一些挑战和问题： 1. 隐私保护问题：个性化新闻推送需要收集用户的个人数据和阅读行为数据，涉及用户隐私，如何在保障用户隐私的前提下进行个性化推荐是一个亟待解决的问题。
2. 推荐算法不足：个性化推荐的效果取决于推荐算法的准确性和智能性，目前一些推荐算法还存在精准度不高、推荐结果过于单一等问题，需要不断优化和改进。
3. 用户兴趣变化：用户的兴趣爱好是时刻变化的，个性化推荐系统需要能够及时捕捉用户兴趣的变化，动态调整推荐策略，以保持推荐的准确性和时效性。
4. 算法歧视和信息茧房：个性化推荐系统容易使用户陷入信息茧房，只看到符合自己兴趣的信息，缺乏多元化的信息获取途径，同时也存在算法歧视的问题，推荐结果可能会受到算法偏见的影响。
新闻报道如何提高内容创新性和吸引力
新闻报道如何提高内容创新性和吸引力在信息爆炸的时代，新闻报道面临着前所未有的挑战。
如何在海量的信息中脱颖而出，吸引读者的注意力，成为了新闻工作者必须思考的问题。
提高新闻报道的内容创新性和吸引力，是应对这一挑战的关键。
一、深入挖掘独特视角新闻报道要避免千篇一律，就需要挖掘独特的视角。
这意味着不仅仅是对事件的表面进行描述，而是要深入探究事件背后的原因、影响和潜在的趋势。
例如，对于一场体育比赛的报道，不能仅仅局限于比赛的结果和精彩瞬间，还可以关注运动员的训练生活、心理状态，或者从体育产业的角度分析比赛对经济的影响。
以社会热点事件为例，当大家都在关注事件的发展过程时，我们可以从事件所反映的社会心态、文化现象等方面入手，提供更深入、更全面的解读。
这种独特的视角能够让读者看到事件的不同侧面，从而增加新闻报道的吸引力。
二、采用生动形象的叙事方式枯燥乏味的新闻报道很难引起读者的兴趣。
为了提高吸引力，新闻工作者应该学会运用生动形象的叙事方式。
这包括使用丰富的词汇、形象的比喻、拟人等修辞手法，以及讲述具有情节性的故事。
比如，在报道自然灾害时，可以通过描述受灾群众的亲身经历，让读者感同身受；在报道科技创新时，可以将复杂的技术原理用通俗易懂的比喻来解释，使读者更容易理解。
此外，合理运用对话、描写等手法，能够增强新闻报道的现场感，让读者仿佛置身于事件之中。
三、融入多媒体元素随着互联网技术的发展，多媒体元素在新闻报道中的应用越来越广泛。
图片、视频、音频等元素能够为新闻报道增添丰富性和直观性。
一张震撼的图片往往能够比千言万语更能打动读者，一段精彩的视频能够让读者更全面地了解事件的经过。
在新闻报道中，适时地插入相关的多媒体素材，不仅能够吸引读者的眼球，还能够提高新闻的可信度和传播效果。
同时，利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新技术，为读者带来全新的新闻体验，也是提高新闻吸引力的有效手段。
四、注重互动性传统的新闻报道往往是单向的传播，读者只是被动地接受信息。
个性化推荐技术研究
个性化推荐技术研究随着互联网技术的不断发展，各种人工智能技术也应运而生。
其中，个性化推荐技术是一项非常重要的技术。
本文将从什么是个性化推荐技术、个性化推荐技术的应用、如何实现个性化推荐技术等几个方面来探讨这一技术的研究。
一、什么是个性化推荐技术个性化推荐技术是指基于用户需求和行为，通过计算机算法分析，将最符合用户兴趣的信息或产品推荐给用户，以提高用户的使用体验和满意度。
目前，许多网络平台和电商网站都在广泛使用个性化推荐技术，如淘宝、京东等。
二、个性化推荐技术的应用个性化推荐技术的应用非常广泛，以下我们举几个例子：1. 电商平台个性化推荐商品：通过对用户历史浏览记录、购买记录、收藏记录等数据进行分析，电商平台可以为用户推荐最符合他们需求的商品，从而提高用户购买率和满意度。
2. 新闻推荐：基于用户的地理位置、兴趣爱好、浏览历史等信息来推荐最合适的新闻，帮助用户更快地获取所需信息。
3. 社交网络推荐：通过分析用户的社交关系、兴趣爱好、行为等，将最相关的人或信息推荐给用户，加强用户间的互动和交流。
三、如何实现个性化推荐技术实现个性化推荐技术需要经过以下步骤：1. 数据采集与预处理：收集用户的浏览记录、购买记录、收藏记录等数据，并对这些数据进行处理和分析。
其中预处理包括数据清洗、特征提取等。
2. 特征工程：将数据转化为计算机能够理解的向量形式，使得计算机可以对这些向量进行处理和分析。
特征工程是个性化推荐技术中非常重要的一个步骤，它的好坏会直接影响推荐算法的准确性和效率。
3. 推荐算法：根据数据和特征，采用不同的推荐算法，如基于内容的推荐算法、协同过滤算法等，来推荐最合适的信息或产品给用户。
4. 推荐结果评估与优化：对推荐结果进行评估，从而不断优化算法，提高推荐准确性和效率。
四、个性化推荐技术存在的问题与挑战个性化推荐技术虽然在各个领域得到了广泛应用，但仍面临一些问题与挑战，如：1. 数据稀疏问题：用户的历史行为数据往往是非常稀疏的，这使得推荐算法难以准确地获取用户的兴趣爱好和需求。
《2024年个性化推荐系统应用及研究》范文
《个性化推荐系统应用及研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益严重。
为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统能够根据用户的行为、兴趣和需求，为用户提供定制化的信息和服务，从而提高用户体验和满意度。
本文将介绍个性化推荐系统的应用领域、研究现状及未来发展趋势。
二、个性化推荐系统的应用领域1. 电子商务领域：个性化推荐系统在电子商务领域的应用最为广泛。
通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等数据，推荐系统能够为用户推荐感兴趣的商品，提高转化率和用户满意度。
2. 社交网络领域：在社交网络领域，个性化推荐系统可以根据用户的社交行为、兴趣爱好等信息，为用户推荐可能感兴趣的人、群组和内容，增强社交体验。
3. 媒体娱乐领域：在媒体娱乐领域，个性化推荐系统可以根据用户的观看记录、喜好等信息，为用户推荐电影、音乐、新闻等内容，提高用户体验。
4. 教育领域：在教育领域，个性化推荐系统可以根据学生的学习情况、兴趣爱好等信息，为学生推荐合适的学习资源和方法，提高学习效果。
三、个性化推荐系统研究现状个性化推荐系统的研究涉及多个学科领域，包括计算机科学、数据科学、机器学习等。
目前，研究者们主要关注以下几个方面：1. 数据处理：如何从海量数据中提取有用的信息，是个性化推荐系统的关键。
数据预处理、特征提取和降维等技术被广泛应用于数据处理。
2. 算法研究：推荐算法是个性化推荐系统的核心。
研究者们不断提出新的算法，如协同过滤、内容过滤、深度学习等，以提高推荐的准确性和多样性。
3. 用户行为分析：用户行为分析是了解用户需求和兴趣的重要手段。
通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等数据，可以更准确地为用户推荐感兴趣的内容。
4. 隐私保护：随着个性化推荐系统的广泛应用，用户隐私保护问题日益严重。
研究者们关注如何保护用户隐私，同时保证推荐系统的性能。
四、个性化推荐系统的未来发展趋势1. 深度学习与强化学习：随着深度学习和强化学习等技术的发展，个性化推荐系统将更加智能和精准。
个性化新闻推荐研究进展
个性化新闻推荐研究进展随着互联网技术的发展，新闻的传播和获取方式发生了革命性变化，传统的新闻阅读方式已经无法满足用户的需求。
在这样的背景下，个性化新闻推荐应运而生，成为一种极具发展潜力的新兴领域。
本论文旨在对个性化新闻推荐的研究进展进行分析和总结，为行业发展提供借鉴和参考。
一、个性化新闻推荐的概念和意义个性化新闻推荐是一种根据用户需求和兴趣，通过算法对新闻信息进行智能识别和分类的推荐服务。
相比于传统的新闻阅读方式，个性化新闻推荐更加灵活、便捷、高效，同时能够提高用户的阅读体验和满意度。
在当今信息时代，每个人都面临着庞大的新闻信息量，无法全部阅读和获取。
传统的新闻推送方式往往是批量推送，无法满足不同用户的差异化需求。
而个性化新闻推荐则能够根据每个用户的浏览历史、兴趣爱好和社交网络等多种信息，给出个性化的推荐内容。
这样，用户只需要浏览自己感兴趣的新闻，可以大大提高阅读的效率和质量。
此外，个性化新闻推荐还具有广泛的社会意义。
它可以促进传媒行业的创新和发展，推动新闻产品转型升级，也有助于提高新闻传播的公正性和可信度，促进社会信息的流通和交流，进一步推动社会的发展和繁荣。
二、个性化新闻推荐算法个性化新闻推荐的核心是算法技术，根据用户兴趣和数据进行预测推荐，是个性化推荐的关键。
个性化新闻推荐算法主要包括以下几种：（一）基于用户行为的推荐算法基于用户行为的推荐算法是目前应用最广泛的一种推荐算法。
它通过分析用户的浏览历史、点击、收藏、评分等行为数据，建立用户行为模型，对新闻进行个性化推荐。
基于用户行为的推荐算法普遍使用协同过滤、关联规则挖掘等技术，能够较好地找到用户的潜在需求，提高推荐的准确率和效果。
（二）基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法主要是通过分析新闻的内容信息，进行数据挖掘和分组，提取新闻的关键词、主题和情感等信号，从而对用户进行推荐。
此类算法主要有LDA 主题模型和基于TF-IDF 的文本相似度算法等。
个性化推送带来的“信息茧房”问题及反思——以“今日头条”客户端为例
|RADIO ＆TV JOURNAL 2020.11大数据时代，数据挖掘技术催生了个性化推送。
“今日头条”是算法推荐型聚合类新闻客户端，它的个性化推送服务具有代表性。
“今日头条”根据不同的受众群体和不同的个性需求，向不同的人群精准推送符合他们口味偏好的新闻信息。
一方面，它为用户及时提供有效信息，避免了大量无用消息，从而大大提高了新闻传播的“有效性”“及时性”以及“准确性”；但另一方面，它根据大数据计算用户的偏好，将相似内容局限于一个狭窄的圈中再进行个性化推荐，就陷入了一种自我构建的“信息茧房”之中。
一、“今日头条”新闻客户端的个性化特点算法新闻个性化推送系统是在掌握用户数据的基础上，通过计算机的算法将信息进行筛选，推测出用户的兴趣爱好、阅读需求，推送给不同的用户，从而形成“用户是信息的主人”的个性化效果。
(一)用户自主选择频道作为聚集类的新闻客户端，“今日头条”APP 在页面的搜索引擎下设有几个不同的分类，如关注、热榜、推荐、视频、问答、图片等频道，自新冠肺炎疫情暴发后又专门增添了抗疫类频道。
用户可以根据各自的喜好以及需求自主选择不同频道，平台利用大数据将用户订阅的频道和个人爱好进行记录，以便后续做出相关内容推荐。
(二)个性化内容的精准分发互联网带来的第四次传播革命，释放了个体的媒介接触、使用、传播的权利，使得信息环境由信息匮乏进入信息过载的时代。
用户面对海量信息，更多的时候是不知道如何快速精准地找到自己需要的信息。
而“算法推荐”比人工编辑的内容更具有主动性。
在“算法推荐”的背景下，计算机可以快速、准确地将有用信息精准分发，为用户过滤掉一些无用信息，提高了信息传播的效率和准确率，这也使每位信息生产者能够寻找到属于他们的用户圈。
久而久之，很多用户就会遇到这种情况：脑子里想要知道什么东西，还没去搜索，就送到眼前。
在信息爆炸的时代，个性化推荐算法的信息精准分发，为各类信息资讯客户端提供了强大的支撑。
(三)个性化体验瑞士心理学家荣格认为，个性化是一种自然的需求，任何降低到集体标准并对个性化造成阻碍的行为都是有害于个人生活的活动。
新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象研究
新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象研究随着信息技术的不断发展和普及，我们越来越依赖于科技产品获取信息。
而在这些科技产品中，新闻客户端作为我们日常生活中不可或缺的工具之一，向我们提供着各种各样的新闻内容。
然而，个性化推荐技术给新闻客户端带来了一个新问题：信息茧房现象。
本文将深入探讨新闻客户端个性化推荐引发的“信息茧房”现象的原因和解决方法。
一、什么是信息茧房？“信息茧房”源自于内部和外部信息的不对称。
由于新闻客户端个性化推荐技术的存在，用户看到的新闻越来越符合他们的偏好和兴趣，这样一来，新闻客户端就成为了用户获取信息的主要途径。
但是，由于推荐算法的局限性，用户只能看到与他们兴趣相符的新闻，而无法看到一些相对“冷门”的新闻，如政治、财经等。
这样一来，就造成了用户获取信息的局限性，即“信息茧房”。
二、个性化推荐技术引发的信息茧房个性化推荐技术是新闻客户端实现信息推荐的核心算法。
它的实现依据于对用户偏好和行为的分析，通过各种机器学习算法来预测用户的兴趣并提供相应的内容。
但是，由于算法限制，个性化推荐技术无法充分地发挥其应有的优势，而是造成了信息茧房现象。
这种情况下，用户难以接触到新的、不同的信息，无法了解到与自己兴趣不符的内容，从而狭窄了他们的思维和视野。
三、解决信息茧房的方法1. 推荐算法优化推荐算法的优化是解决“信息茧房”问题的关键。
目前，很多新闻客户端的推荐算法都以用户点击率和浏览记录为主要依据，为用户推荐具有相似浏览历史的新闻。
而在这种情况下，跨领域和多样化的信息推荐较为困难。
因此，新闻客户端可以综合考虑用户浏览历史、点赞、分享以及收藏等多种因素进行推荐，为用户提供更多样化、全面化的信息。
2. 用户可控性用户可控性是解决“信息茧房”问题的另一种解决方法。
在这种情况下，用户可以自行选择关注的新闻来源和自己感兴趣的新闻内容，而不是完全依赖于个性化推荐算法。
例如，新闻客户端可以加入自定义标签，在用户获取新闻时提供更加自由的选择，比如自己可以选择关注某个领域的新闻，或者关注某个报道的深入解析。
人工智能与个性化新闻：智能新闻推荐与个性化阅读
人工智能与个性化新闻：智能新闻推荐与个性化阅读
在当今信息爆炸的时代，人工智能的发展对于新闻行业带来了深远的影响。
随着智能算法和机器学习的进步，新闻推荐系统正变得越来越个性化。
这种个性化不仅仅是根据用户的兴趣推荐相关内容，更深入地基于用户的阅读习惯、社交媒体行为和历史偏好进行定制。
智能新闻推荐系统通过分析大数据，能够精确地预测用户可能感兴趣的新闻内容。
例如，通过跟踪用户的点击历史、搜索记录以及社交媒体互动，系统能够实时调整推荐内容，使之与用户的偏好保持一致。
这种个性化推荐不仅提升了用户体验，也帮助新闻平台提高了内容的粘性和点击率。
然而，个性化推荐也面临一些挑战和争议。
一方面，过度依赖算法可能导致信息茧房效应，使用户陷入信息过滤的局限性中，错过了多元化的观点和信息源。
另一方面，隐私和数据安全问题也成为了个性化推荐面临的重要考量，如何在提供个性化服务的同时保护用户的隐私权成为了业界的关注点。
对于新闻业而言，智能个性化推荐的发展无疑带来了更多商业机会和竞争优势。
通过精准的定位和个性化的服务，新闻平台能够更好地吸引广告主和付费用户，实现更稳定的收入增长。
同时，用户也因为获得更相关、更符合个人兴趣的信息而感到满意，从而增强了对平台的忠诚度和使用频率。
总的来说，人工智能驱动的个性化新闻推荐系统正在改变人们获取和消化信息的方式。
尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和用户需求的多样化，这一趋势将继续深化，为新闻行业带来更多可能性和发展空间。
新闻客户端个性化推荐引发“信息茧房”的原因及应对措施
目前，网络成为人们获取信息的主 要途径。根据中国互联网信息中心相关 的数据统计，截至 2016 年底，我国网民 规模已达 7.3 亿，其中，手机网络新闻用 户规模达一半。新闻客户端成为网民获 取信息的主要途径之一。当前，新闻客 户端主要分为四类，即门户网站主导的 新闻客户端、主流媒体主导的新闻客户 端、垂直领域新闻客户端及个性化新闻 客户端。其中，个性化新闻客户端异军 突起，最先由“今日头条”带动而来。 其信息传播虽然引得受众群体的关注， 但其出现的问题不容忽视。因此，需要 对新闻客户端个性化推荐出现的信息茧 房展开分析。 １ 信息茧房的概念 信息茧房，是由美国社会学家桑斯 坦在其著作中提出的 。 在信息传播方面， 他认为因为公众对信息需求不是全方位 的，他们只关注自身所需的信息，长此 下去，自身像处于茧房一样。随着信息 技术的发展，公众可以根据自身喜好， 对报纸、杂志进行定制。一旦公众被自 我建构的信息禁锢后，变得程序化、定 式化，可能导致其对所认知的世界与现 实之间出现偏差。 ２ 新闻客户端个性化推荐技术引发信息 茧房出现的原因 ２．１ 大数据背景催生个性化推荐 目前，新闻客户端中个性化推荐的
[2]
２．３ 用户选择性接触心理 有调查显示，受众群体在信息传播 过程中，更倾向于接受与自身立场、观 点及态度相一致的内容，对相悖的信息 内容进行有意无意的回避。在信息已过 载的今天，受众群体为了节约时间，在 对信息进行获取时，会根据自身兴趣， 借助个性化推荐技术，将接触的信息范 围缩小，以此掌握获取信息的主动权。 其次，用户可以根据自身社交情况，对 应选择与自身相似爱好的人交流，从而 形成网络社区。在这个社区环境中，每 个成员对同一件事件的看法基本一致， 这很容易造成群体极化。 ３ “信息茧房”呈现的局限性 ３．１ 用户视野比较狭隘 随着科技的发展，信息茧房效应会变 得越来越明显，技术将人的思维固定在一 定范围内。由于用户越来越依赖个性化推 荐技术，造成用户个人视野狭隘。例如， 今日头条客户端个性化推荐使用，用户可 根据自身的喜好，选择相应的内容关注。 然而， 随着用户使用该客户端的时间越长， 其会越来越了解用户，长此下去，用户所 接收到的信息与自身所需相悖，用户就开 始进行信息规避，自动过滤掉不喜欢的内 容，这容易造成用户视野比较狭隘。研究 显示，未来人们对信息的获取，更多是通 过自身所信赖的途径获取，而不是通过综 合性网站获得，这就使用户陷入一种自我
个性化推荐如何提高内容的多样性
个性化推荐如何提高内容的多样性在当今数字化的时代，我们每天都被海量的信息所包围。
无论是浏览新闻、观看视频，还是聆听音乐、阅读书籍，个性化推荐系统都在很大程度上影响着我们获取内容的方式和体验。
然而，个性化推荐在为我们提供便利的同时，也引发了一些关于内容多样性的担忧。
那么，个性化推荐到底能否提高内容的多样性呢？答案是肯定的，但这需要我们深入理解其运作机制，并采取一些有效的策略。
首先，我们来了解一下个性化推荐的基本原理。
个性化推荐系统通常基于用户的历史行为数据，如浏览记录、搜索关键词、点赞评论等，来分析用户的兴趣偏好。
通过复杂的算法和模型，系统能够预测用户可能感兴趣的内容，并将其推送给用户。
这种基于数据的推荐方式在一定程度上提高了推荐的准确性和相关性，但也容易导致“信息茧房”的问题，即用户只接触到与其已有兴趣高度相关的内容，从而限制了内容的多样性。
为了避免“信息茧房”，个性化推荐系统可以采用多种方法来提高内容的多样性。
其中一种方法是引入随机推荐。
即在推荐列表中，随机插入一些与用户兴趣不完全相关的内容。
这些随机推荐的内容可能来自不同的领域、主题或风格，能够给用户带来意外的发现和新的体验。
例如，一个经常关注科技新闻的用户，可能会偶尔收到一条关于艺术展览的推荐。
虽然一开始用户可能对这类内容不太感兴趣，但这种意外的推荐有可能激发用户新的兴趣点，从而拓宽用户的视野。
另一种提高内容多样性的方法是基于用户的兴趣探索。
个性化推荐系统可以不仅仅关注用户已有的明确兴趣，还可以尝试挖掘用户潜在的兴趣。
这可以通过分析用户在不同情境下的行为，或者通过用户对一些新领域内容的短暂关注来实现。
比如，如果一个用户在浏览科技新闻时，偶尔点击了一篇关于环保的文章并停留了较长时间，系统就可以认为用户可能对环保领域有潜在的兴趣，并开始推荐相关的内容。
通过这种方式，个性化推荐系统能够帮助用户发现自己尚未意识到的兴趣，从而丰富用户所接触到的内容类型。
算法新闻的伦理问题及反思
算法新闻的伦理问题及反思随着算法技术的发展，算法新闻逐渐成为人们获取信息的重要途径，它能够通过分析大量的数据，为人们提供个性化的新闻推送，提高信息获取效率。
算法新闻也引发了一系列伦理问题和反思。
算法新闻可能存在信息过滤的问题。
由于算法的个性化推荐功能，人们可能会被推荐与自己偏好相符的新闻，从而形成信息的“过滤泡泡”。
这种现象可能导致人们接受的信息单一化，仅从一个视角获取信息，难以全面了解事物的多样性。
这对于公众的认知能力和思维方式的发展带来了挑战。
算法新闻可能存在推送偏向的问题。
为了提高用户点击率和使用时长，算法新闻往往有倾向性地推送一些引人眼球、具有争议性或情感化的内容。
这种做法可能导致新闻的失真和舆论的偏激化，进一步影响公众的理性判断和信息获取的真实性。
算法新闻的算法决策过程往往是黑箱操作。
因为算法的复杂性和商业机密，人们难以了解算法具体是如何运作的，无法对其进行有效的监督和解释。
这使得算法公司在运用算法推送新闻时拥有了更大的权力，而公众对于是否应该相信和依赖这些推送新闻的决策缺乏透明度。
算法新闻的个性化推荐往往基于个人的兴趣、偏好和点击行为等个人信息，这涉及到用户隐私的问题。
尽管一些公司声称对用户的个人信息进行保护，但数据泄露和滥用的风险依然存在，这对用户的隐私权构成了潜在的威胁。
面对算法新闻的伦理问题，一方面，算法公司应当加强自律，确保算法的公正性和客观性，避免算法推送偏向和失真的新闻。
政府应加强监管，建立相关的法律和规章制度，明确算法新闻的规范和限制，保障公众的信息权益。
我们也需要加强公众的新闻素养和媒体批判能力，培养独立思考和多元视角的能力，从而减少算法新闻可能对认知带来的影响。
媒体应提供更加全面、客观和真实的新闻内容，形成正面和健康的舆论环境。
在应对算法新闻伦理问题上，是一个需要多方共同努力的任务。
只有通过全社会的共同努力，才能确保算法新闻能够真正为人们提供有益、准确和高质量的信息，促进社会的进步和发展。
针对个性化推荐及搜索的特点,讨论一下它的日常生活中有哪些应用
针对个性化推荐及搜索的特点,讨论一下它的日常生
活中有哪些应用
个性化推荐和搜索在我们的日常生活中有很广泛的应用。
下面是一些常见的例子：
1. 在社交媒体平台上，个性化推荐可以帮助我们找到感兴趣的内容和人，例如推荐给我们与我们兴趣相投的朋友，或者向我们推荐与我们搜索历史相关的文章和视频。
2. 在电商平台上，个性化推荐可以帮助我们找到更适合我们口味和需求的产品。
例如，如果我们最近搜索了一些运动鞋，电商平台可能会向我们推荐一些与运动鞋相关的商品。
3. 在新闻平台上，个性化推荐可以帮助我们发现我们可能会感兴趣的新闻和文章。
例如，如果我们经常阅读健康和健身相关的文章，新闻平台可能会向我们推荐更多的这类文章。
4. 在音乐和视频平台上，个性化推荐可以帮助我们发现我们可能会喜欢的音乐和视频。
例如，如果我们经常听摇滚乐，音乐平台可能会向我们推荐更多的摇滚乐歌曲。
总之，个性化推荐和搜索可以帮助我们在日常生活中更快找到我们需要的信息和产品，提高我们的生活质量。
关于自媒体时代下个性化推荐过度现象的研究
关于自媒体时代下个性化推荐过度现象的研究随着社交媒体的快速发展和普及，自媒体时代逐渐到来，人们越来越依赖于个性化推荐来获取信息和娱乐。
个性化推荐的过度使用可能会产生一些消极影响。
本文将探讨自媒体时代下个性化推荐过度现象的研究。
个性化推荐的过度使用可能会导致信息茧房效应。
在传统媒体时代，人们可以通过阅读报纸、观看电视等多种渠道获得各种信息，而在自媒体时代，个性化推荐系统只会向用户推荐与其兴趣相关的内容，使得用户只关注特定领域的信息，而忽视了其他领域的新闻和知识。
这种信息茧房效应可能导致用户的世界观狭窄化，缺乏全面的了解和思考能力。
个性化推荐的过度使用可能会产生信息过载问题。
个性化推荐系统会根据用户的兴趣和喜好向其推荐大量相关内容，使用户接收到的信息变得庞杂而琐碎。
用户可能会感到困扰和疲惫，同时也会错过一些潜在有价值的信息。
信息过载可能对用户的注意力、记忆力和判断力产生负面影响，降低用户的信息获取和处理能力。
个性化推荐的过度使用可能会引发媒体偏向和信息过滤问题。
个性化推荐系统会根据用户的个人偏好为其筛选和推荐内容，从而形成了一种“过滤泡泡”。
这种过滤泡泡可能导致用户只接触到自己喜欢的观点和信息，而忽略了与自己观点相悖的信息。
这可能会强化用户的原有偏见和立场，导致舆论的极化和信息的片面化。
个性化推荐的过度使用可能会侵犯用户的隐私权。
个性化推荐系统会通过分析用户的浏览历史、兴趣爱好等个人信息来推荐内容，这涉及到用户的隐私。
如果这些个人信息被滥用或泄露，将对用户的个人权益产生负面影响。
个性化推荐系统也可能因为收集和分析用户的个人信息而产生滥用的可能性，扰乱用户的个人生活和权益。
自媒体时代下个性化推荐的过度使用可能会带来一些负面影响，包括信息茧房效应、信息过载问题、媒体偏向和信息过滤问题以及隐私权问题。
为了避免这些问题，我们需要谨慎使用个性化推荐系统，同时鼓励用户接触多样化的信息和观点，提高用户的信息获取能力和思考能力。
个性化推荐如何影响消费者决策
个性化推荐如何影响消费者决策在当今数字化的时代，我们在网上购物、浏览新闻、观看视频时，常常会遇到个性化推荐。
这些推荐看似微不足道，但实际上却在潜移默化中对我们的消费决策产生着深远的影响。
当我们打开购物网站，首页上展示的往往是根据我们过去的浏览记录、购买行为以及搜索偏好而推送的商品。
比如说，你最近在关注运动鞋，那么接下来你可能会看到各种品牌、款式的运动鞋推荐。
这种个性化推荐的好处是显而易见的，它为消费者节省了大量搜索和筛选的时间。
我们不再需要在海量的商品中盲目地寻找，而是能够快速聚焦在可能感兴趣的产品上。
然而，个性化推荐也并非只有好处。
一方面，它可能会限制我们的选择范围。
由于推荐算法往往基于我们过去的行为和偏好，它可能会不断推送相似的产品，从而让我们错过一些新的、可能更适合我们但未曾接触过的东西。
比如，如果你一直购买某个品牌的衣服，个性化推荐可能就会一直给你推送该品牌的新款，而忽略了其他可能同样优质但风格不同的品牌。
另一方面，个性化推荐可能会让我们陷入一种消费的“舒适区”。
我们总是看到熟悉的、符合自己既有喜好的东西，从而缺乏尝试新事物的动力。
长此以往，我们的消费习惯可能会变得越来越固化，缺乏多样性和创新性。
此外，个性化推荐还可能对消费者的心理产生影响。
当我们看到不断推送的商品都是自己感兴趣的，很容易产生一种“我真的需要这些东西”的错觉，从而增加不必要的消费。
这种心理暗示可能会导致冲动购买，让我们在不知不觉中花费超出预算的金额。
从商家的角度来看，个性化推荐无疑是一种有效的营销手段。
通过精准地推送商品，商家能够提高销售转化率，降低营销成本。
但对于消费者来说，需要保持一定的警惕和理性。
那么，消费者应该如何应对个性化推荐对决策的影响呢？首先，我们要有意识地拓展自己的消费视野。
不要仅仅依赖推荐的商品，而是主动去探索不同的品类和品牌。
可以通过浏览不同的店铺、阅读多元化的商品评价来获取更多的信息。
其次，要学会分辨真正的需求和被诱导的欲望。
个性化推荐如何破解信息茧房
个性化推荐如何破解信息茧房在当今数字化的时代，个性化推荐已经成为我们获取信息的重要方式。
无论是在社交媒体、电商平台还是新闻资讯应用中，个性化推荐都能根据我们的兴趣、行为和偏好，为我们推送看似“量身定制”的内容。
然而，这种看似便捷的服务背后，却隐藏着一个令人担忧的问题——信息茧房。
信息茧房，简单来说，就是指人们只关注自己感兴趣的内容，从而使自己的信息获取范围变得狭窄，如同被困在一个由自己的兴趣和偏好编织而成的“茧”中。
长期处于信息茧房中，我们可能会错过许多重要的、多元化的信息，导致视野受限、思维僵化，甚至影响我们对世界的全面认知和判断。
那么，如何才能破解信息茧房呢？首先，我们需要增强自身的信息素养。
这意味着我们要有意识地主动去获取不同类型、不同领域的信息，而不是仅仅依赖个性化推荐。
我们可以定期设定一些与自己日常兴趣无关的主题，进行有针对性的信息搜索和阅读。
比如，如果平时总是关注娱乐新闻，那么可以定期给自己安排时间去了解科技、文化、历史等方面的内容。
同时，我们也要学会对所获取的信息进行批判性思考，不盲目相信和接受，要能够分辨信息的真伪和价值。
其次，平台方应当优化个性化推荐算法。
当前的个性化推荐算法往往过于注重用户的短期行为和偏好，而忽略了用户潜在的多元化需求。
平台可以引入更多的变量和维度，不仅仅依据用户的点击、浏览和购买等行为，还可以考虑用户的教育背景、职业、社交关系等因素，来更全面地理解用户的信息需求。
此外，平台还可以设置一些“意外发现”的推荐机制，定期为用户推送一些与他们平时兴趣不同但具有一定价值和吸引力的内容，鼓励用户拓展信息视野。
再者，加强社交互动也是破解信息茧房的有效途径。
我们可以通过与不同背景、不同观点的人交流，获取到更多元化的信息和观点。
在社交媒体上，不要仅仅关注与自己观点一致的人，而是积极参与各种话题的讨论，尊重并倾听不同的声音。
这样，我们能够从他人那里获得新的信息和思考角度，打破自己原有的认知局限。
人工智能新闻业的个性化推荐演讲稿
人工智能新闻业的个性化推荐演讲稿大家好！在这个数字化时代，我们的生活被无数的数字产品所包围，其中，人工智能技术的应用已经深入到我们生活的方方面面。
今天，我想和大家分享的是，人工智能如何改变新闻业，特别是它如何通过个性化推荐系统，为我们带来更加丰富和定制化的阅读体验。
想象一下，在一个清晨的阳光中，你打开手机，屏幕上跳出了你昨天浏览过的新闻标题，旁边还有几篇根据你的兴趣推荐的新文章。
这就是人工智能新闻业个性化推荐的魅力所在。
它不仅仅是技术的展示，更是对每个人独特需求和兴趣的深刻理解。
让我们来看一个具体的案例。
在亚马逊，一个名为“预测性物流”的项目利用机器学习算法预测消费者购买行为，从而提前发货，大大提升了客户满意度。
同样地，在新闻领域，个性化推荐系统也在发挥着类似的作用。
它不仅能够分析用户的阅读历史，还能够洞察用户的行为模式，从而为用户提供更加精准的阅读内容。
然而，技术的进步总是伴随着挑战。
个性化推荐系统的一个主要担忧是，它可能会加剧“信息茧房”，即人们只接触到符合自己已有观点的信息，而忽视了不同的声音。
为了避免这种情况，新闻机构需要采取负责任的编辑策略，确保推荐内容的多样性和包容性。
此外，我们还需要认识到，个性化推荐系统的成功不仅仅依赖于算法，还取决于我们如何理解和使用这些技术。
我们需要教育用户如何识别和选择高质量的新闻内容，同时也需要鼓励新闻机构不断创新，提供更加丰富和深入的报道。
在这个快速发展的时代，人工智能新闻业的个性化推荐是一个值得我们深入探讨的话题。
它不仅关系到我们每个人的信息获取，更关系到我们如何理解和接收这个世界。
让我们共同努力，创造一个既个性化又负责任的新闻环境，让每个人都能在这个信息爆炸的时代中找到属于自己的声音。
最后，我想用一个故事来结束我的演讲。
在一个小镇上，有一位老邮递员，他每天都会骑着自行车，挨家挨户地送报纸。
他不仅熟悉每个家庭的需求，还知道每个人的喜好。
他的工作虽然简单，但却让人感到温暖和尊重。
人工智能新闻业个性化内容演讲稿
人工智能新闻业个性化内容演讲稿在这个数字化飞速发展的时代，人工智能技术如同一位无所不在的魔术师，它正悄然改变着我们的工作和生活方式。
今天，我有幸站在这里，与大家共同探讨一个引人深思的话题——人工智能新闻业个性化内容的未来。
想象一下，当清晨的第一缕阳光透过窗帘缝隙，你的智能助手已经为你准备好了最新的新闻报道，它们是根据你的阅读习惯和兴趣量身定制的。
这不再是科幻电影中的情节，而是我们现实生活中越来越常见的场景。
人工智能新闻业的兴起，正是基于这样的技术背景。
个性化内容，顾名思义，就是根据每个用户的独特需求和偏好，提供定制化的信息。
在传统新闻业中，我们习惯于采用“一刀切”的方式，将相同的信息传递给所有受众。
然而，这种方式在当今这个信息爆炸的时代显得过于简单和粗放。
每个人的兴趣、需求和关注点都是独一无二的，他们渴望的是能够引起共鸣、激发思考的内容。
人工智能技术的引入，为新闻业带来了革命性的变化。
通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以精准地捕捉到用户的阅读习惯和兴趣点，从而为他们推荐最符合口味的新闻内容。
这种个性化的服务方式，不仅提高了用户的阅读体验，也极大地提升了新闻的传播效率。
让我们来看一个具体的案例。
某知名新闻网站在引入人工智能技术后，对其首页的新闻推荐系统进行了升级。
现在，当用户登录网站时，他们会看到一系列根据自己历史阅读记录和喜好推荐的文章。
这些文章不仅涵盖了国际大事、社会热点，还包括了科技动态、健康生活等各个领域。
用户可以根据自己的兴趣选择阅读，而无需在海量信息中盲目搜索。
除了提高阅读体验外，人工智能新闻业还为用户提供了更加丰富的互动体验。
通过智能语音助手，用户可以轻松语音播报新闻；通过虚拟现实技术，用户可以身临其境地体验新闻现场；通过情感分析技术，人工智能还可以洞察用户的情绪变化，为他们提供更加贴心的阅读服务。
当然，人工智能新闻业的发展也面临着一些挑战。
例如，如何确保算法的公正性和透明度？如何避免信息茧房效应，让用户接触到更加多元和全面的信息？这些都是我们需要深入思考和解决的问题。
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对于个性化推荐新闻的思考
作者：王慧
来源：《传媒论坛》2019年第01期
摘要：个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发，其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。
媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。
以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。
关键词：算法;人文理性;工具理性
中图分类号：G210 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-02
个性化推荐新闻即根据用户的性别、年龄、自定义、访问信息类别需求倾向等特征来给用户推荐特定的信息内容，具有个性化、定制化、移动化、互动性等特点。
正如“今日头条”APP 所说：“投其所好，送其需要”。
个性化推荐新闻对受众有积极消极两方面的影响，新闻媒体仍应提供必要的社会公共信息，担任社会协调与整合的职责。
而在CEO张一鸣看来，《今日头条》与传统媒体最本质的区别就是算法。
这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心是算法，今日头条之所以能够洞察用户喜好，精准分发用户感兴趣的新闻，很大程度上与算法是分不开的。
本文将从以下几个角度，探索有关这个算法王国的几个问题：媒体人的老帝国与算法技术新帝国的融合的前景（代价）是什么？对于受众有何影响，可能的误区在哪里？以下将以今日头条APP为例来探讨个性化推荐新闻对受众的影响。
一、算法于人之利
（一）满足分众化信息需求，精准分发，提高用户黏性
个性化推荐新闻基于计算机程序运作，提高了精准程度的新闻分发使得不同类型的内容信息被机器识别，推送给有着不同需求的受众，根据使用与满足理论，受众面对大众传媒绝不是完全被动的，事实上受众总是自主地选择自己所好奇的和所需要的媒介内容和信息。
受众信息消费的选择范围也随着网络技术的普及不断扩大，受众的个性化需求成为了媒体始终绕不开的话题。
今日头条的slogan“你关心的，才是头条”这也充分体现了互联网思维的极致发挥。
分配逻辑的首位是观众的需求，同时媒体的市场覆盖面也得到了显著的提高，更是获得了受众认可，创始短短几年就对“腾讯新闻”等老牌新闻客户端产生了极大的威胁。
（二）降低了受众信息筛选的成本算法需要去把握读者的兴趣爱好，而读者身上并没有特定标签的
数学家们提供了办法，其中一种就是贝叶斯算法。
当然也许不止一种算法。
当所有信息汇聚在一起，综合IP地址、观看时间、评论互动、点赞转发这些明确的信息，最终能区分出不同读者的偏好、兴趣。
根据施拉姆选择的或然率公式，选择的或然率=報偿的保证/费力的程度。
受众倾向与选择易用性媒介来满足自身的信息需求。
互联网是信息爆炸的时代，人们很难在海量的信息中找到满足自己需求的信息，建立在大数据基础上的个性化推送有效地解决了这一问题，降低了受众信息筛选的成本。
二、算法于人之弊
（一）信息茧房与回音室效应
信息茧房的概念由桑斯坦提出，指的是人们习惯性地将自己桎梏于由爱好引导的信息中，从而将自身关闭在一个“茧房”中。
以今日头条APP例，受众的首页几乎只会呈现其感兴趣的领域的新闻，对受众来说，视野的窄化通常就是因为过分局限于个人兴趣领域，这样则会造成个人的信息交流范围中只能接收与自己持有共同兴趣爱好有共同倾向的内容，从而造成“回音壁”效果，将人封闭在狭小的空间中，隔绝了多元化的信息来源和多元化的世界。
与此同时，群体极化这一现象也会慢慢显露出来。
大量趋同的意见的聚合可能会导致民粹主义炽盛，同时，通过类似信息消费而聚集的群体还会利用算法的个性化分发逻辑，加固话语壁垒，加剧对主流传播的离心力。
（二）“单向度的人”的隐忧
法兰克福学派马尔库塞所提出的“单向度的人”，指人在文化工业的环境下不再主动思考，丧失批判能力变成只会认同的“单向度的人”，使得个人渐渐失去判断力和抵抗力。
个性化服务所建构的“拟态环境”使得个人长期习惯于“接收”为个人了“量身定制”的信息，逐渐失去判断力和抵抗力，束缚个体的认知和行为。
不同媒体的灵魂在于其不同的风格。
世界上没有任何两片相似的树叶但那不是风格，只是其特征。
传统媒体都有自己独特的风格。
《人民日报》和新华社都是党和人民的耳目喉舌，却也具有显著不同的风格，有自己相信并坚持的价值观，追求新闻真相时有非此不可的冲劲，采写时有独特切入点与对真相的坚守，这才是风格。
创新的话语也可以是风格。
而算法目前还不具备自己的风格，算法只负责计算，只机械地问你是或否，而无法计算其他复杂的关系。
（三）数字鸿沟的扩大，阶级固化
数字鸿沟指在信息时代，由于全球的发展以及信息和通信技术应用所导致的国家内部和国家之间的国家和国家之间的差距。
国家，地区与地区，行业与行业，社会阶层与社会阶层之间存在的数字鸿沟现象，已经深入人们的经济、政治和社会生活，并已成为一个社会问题。
个性化的推动导致不同社会阶层、社会群体，甚至是不同地区的人根据共同兴趣固化媒介使用习惯。
在这些阶层、群体和地区之间，知识性信息和消遣性信息占有不同的比重，个性化推送的分发形式进一步强化了鸿沟。
在今日头条APP中，不同的人群所关注的领域不同，使用新闻媒介的意愿目的动机不同，也易造成思维观念以至阶级分化现象。
（四）“娱乐至死”成为现实
在“博眼球”的时代，个性化推荐新闻APP中个性化娱乐化与商业化成了主要标准，当一切公众话语都以日渐娱乐的方式出现，受众会在潜移默化之中逐渐形成一种追求享乐和厌恶崇高的观念，一切文化内容都心甘情愿成为娱乐的附庸，这使得波兹曼笔下“娱乐至死”成为现实。
三、个性化推送新闻展望
在头条内部，内容生产者的创意情怀并没有消失，只是转移了。
2016年春节，一则今日头条制作的《世界那么大，常回家看看》的Html5文章刷屏了。
内容无非是对比不同关键词的点击率，证明读者虽爱“小鲜肉”，但是更爱“老爸”。
喜欢“妈妈的菜”超过“米其林餐厅”。
这当然是一个米其林的植入广告，却体现了这样一个趋向：传统内容创作者的创意转移到广告团队去了。
个性化推荐技术本身其实并不神秘。
说到底，关键要推荐的算法也是数据分析和海量用户行为挖掘。
也许算法略有不同，但最终目的是要达到同样的目标。
为准确的内容推荐而努力。
总之，个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。
媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。
以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。
同时，不仅要依靠平台，个人更应该发挥主观能动性，主动“破茧而出”，主动培养信息聚合意识，提升媒介素养。
参考文献：
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