新闻推荐算法的问题及优化策略
在线新闻推荐系统的设计与实现
在线新闻推荐系统的设计与实现随着互联网的不断发展，人们获取信息的方式也不断变化。
现在，越来越多的人通过在线新闻推荐系统来获取新闻资讯，而不是通过传统的方式浏览新闻网站。
为了满足人们的需求，设计和实现一款高效的在线新闻推荐系统变得异常重要。
本文将从系统的需求分析、关键技术和算法优化等方面探讨如何设计和实现一款高效的在线新闻推荐系统。
一、需求分析在线新闻推荐系统的主要目标是为用户提供个性化的新闻推荐。
因此，系统必须考虑以下几个方面：1. 用户兴趣的识别为了能够提供个性化的新闻推荐，系统必须能够识别用户的兴趣。
这需要通过用户行为分析来获取用户的信息，例如用户搜索的关键字、点击的新闻等。
2. 新闻的精准匹配为了确保推荐的新闻与用户的兴趣相关，系统必须能够根据用户的兴趣对新闻进行精准匹配。
这需要建立一个新闻分类模型，并对新闻进行分类。
3. 推荐结果的实时性为了保证用户获得最新的新闻资讯，系统必须能够快速响应用户的需求，并在短时间内生成推荐结果。
二、关键技术1. 用户行为分析为了识别用户的兴趣，系统必须实时地记录用户的行为。
这需要建立一个用户行为分析模型，通过分析用户的搜索记录、点击记录等，获取用户的兴趣偏好，并且不断调整模型，以提高推荐的精度和准确性。
2. 新闻分类模型为了准确地将新闻分类，系统需要建立一个新闻分类模型。
这个模型需要识别新闻的关键词和主题，并将新闻分配到相应的类别中。
可以使用文本分类算法、聚类算法等技术来实现这个模型。
3. 推荐算法为了保证推荐结果的个性化，系统需要选择一个合适的推荐算法。
根据用户的兴趣、新闻的类别、新闻的热度等因素，可以选择基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法等。
4. 数据处理和存储技术在线新闻推荐系统需要处理大量的数据，因此，需要选择合适的数据处理和存储技术。
可以使用分布式存储技术、大数据处理技术等。
三、算法优化为了提高推荐的精度和准确性，系统需要对算法进行优化。
扩散算法在新闻推荐系统中的优化
扩散算法在新闻推荐系统中的优化一、扩散算法概述扩散算法是一种基于社交网络的传播模型，最初用于研究信息在社交网络中的传播方式。
随着大数据和机器学习技术的发展，扩散算法逐渐被应用于新闻推荐系统中，以提高推荐内容的准确性和用户满意度。
本文将探讨扩散算法在新闻推荐系统中的优化问题，分析其重要性、挑战以及实现途径。
1.1 扩散算法的核心特性扩散算法的核心特性主要包括以下几个方面：- 传播速度：扩散算法能够模拟信息在社交网络中的传播速度，从而预测新闻内容的传播趋势。
- 传播范围：扩散算法能够预测信息在社交网络中的传播范围，帮助推荐系统更准确地定位目标用户群体。
- 用户偏好：扩散算法能够根据用户的社交关系和行为数据，分析用户的偏好，从而提供更个性化的新闻推荐。
1.2 扩散算法的应用场景扩散算法在新闻推荐系统中的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 个性化推荐：根据用户的社交关系和行为数据，推荐用户感兴趣的新闻内容。
- 热点追踪：通过分析新闻内容的传播趋势，推荐当前热点新闻。
- 内容筛选：通过分析用户对新闻内容的反馈，筛选出高质量的新闻内容。
二、扩散算法在新闻推荐系统的实现扩散算法在新闻推荐系统的实现是一个复杂而漫长的过程，需要多方面的技术支撑和优化。
以下是扩散算法在新闻推荐系统中实现的关键步骤和优化策略。
2.1 社交网络结构分析社交网络结构分析是扩散算法在新闻推荐系统中实现的基础。
通过分析用户的社交关系，可以构建用户之间的连接网络，为后续的新闻推荐提供基础数据。
社交网络结构分析的关键技术包括：- 社交网络挖掘：通过挖掘用户的社交关系，构建用户之间的连接网络。
- 社交网络可视化：通过可视化技术，展示用户之间的社交关系，帮助推荐系统更好地理解用户偏好。
2.2 用户行为数据分析用户行为数据分析是扩散算法在新闻推荐系统中实现的关键。
通过分析用户的行为数据，可以了解用户的兴趣偏好，从而提供更个性化的新闻推荐。
互联网推送算法研究与优化
互联网推送算法研究与优化随着互联网技术的不断发展，人们的信息获取方式也发生了翻天覆地的变化。
随着浏览器优化的速度和推送算法的不断完善，具有个性化特点的推送新闻已经成为了互联网一道常见的风景线。
但是，推送算法本身也存在着一定的问题，在实际应用中给用户造成了一定的困扰。
本文将围绕互联网推送算法的研究和优化展开讨论。
一、推送算法的原理及发展推送算法的底层实现原理是，根据用户的兴趣，匹配相应的信息并推送给用户。
首先，需要收集用户的信息，包括社交网络活动、浏览记录等。
然后，利用数据挖掘技术，对用户的信息进行分析，建立用户模型，设定优先级触发器，最终推送适合用户的内容。
推送算法的发展可以概括为三个阶段。
第一个阶段是基于协同过滤的推荐算法，其核心思想就是在众多物品中找到和用户最相似的物品，并向用户推荐。
在此基础上，研究人员提出了基于内容的推荐算法，即通过挖掘物品本身的特征，为用户推荐相似的物品。
最后，个性化推荐算法成为了推荐系统的主流，其通过对用户特征和物品特征进行深入分析，进行精准的匹配，为用户推荐更加符合其口味的内容。
二、推送算法存在的问题虽然推送算法在推动互联网信息化进程中起到了重要作用，但其本身也存在着一些问题。
首先，由于数据的不对称性，推送结果与用户实际需求并不完全对应。
其次，算法的个性化和用户的隐私权之间存在矛盾。
一些算法公司为了提高推荐系统的效果，会偷偷收集用户隐私，并将其纳入到算法的优化过程中。
这样的做法不仅是侵犯用户的权益，也不符合法律规定。
三、推送算法的优化针对这些问题，研究人员提出了多种算法的改进措施。
其中，最为重要的一项是应用机器学习模型进行推荐。
机器学习模型的使用可以将用户的特点做到更加深入全面和细致化。
一种最常见的做法是基于深度学习的模型，该模型可以通过学习用户对信息的评价，以更加准确地推荐符合用户口味的信息。
此外，一些算法公司也正在逐步采用差分隐私算法，该算法可以保护用户的隐私，并提供可追溯和可管理的隐私保护方案。
算法新闻文献综述范文
算法新闻文献综述范文摘要：一、引言1.介绍算法新闻的背景和重要性2.概述本文的目的和结构二、算法新闻的定义和分类1.定义：计算机程序自动生成的新闻报道2.分类：根据算法的应用场景和目标三、算法新闻的发展历程1.早期探索阶段2.蓬勃发展阶段3.现阶段的挑战和机遇四、算法新闻的优势和问题1.优势：高效性、准确性、低成本等2.问题：偏见、不公平、缺乏深度等五、算法新闻的应对策略1.提高算法的透明度和公平性2.融合人工编辑和算法生成3.加强新闻伦理和法律监管六、结论1.总结算法新闻的重要性和发展趋势2.强调应对策略的必要性正文：一、引言随着科技的发展，人工智能逐渐深入到各个领域，其中新闻行业也受到了极大的影响。
算法新闻，即由计算机程序自动生成的新闻报道，已经成为新闻传播的重要方式。
它以其高效性、准确性和低成本等优势，受到越来越多的关注。
然而，算法新闻也面临着诸多问题，如偏见、不公平和缺乏深度等。
本文将对算法新闻的发展进行综述，以期为相关研究和实践提供参考。
二、算法新闻的定义和分类算法新闻是一种由计算机程序自动生成的新闻报道。
它可以根据算法的应用场景和目标进行分类，如基于数据挖掘的自动新闻生成、基于机器学习的新闻个性化推荐等。
三、算法新闻的发展历程1.早期探索阶段：20 世纪90 年代，算法新闻开始进入人们的视野，一些研究者和媒体开始尝试利用计算机程序生成新闻报道。
2.蓬勃发展阶段：21 世纪初，随着互联网的普及和大数据技术的发展，算法新闻得到了广泛的应用。
许多知名媒体开始采用自动化新闻生成技术，以提高新闻传播的效率。
3.现阶段的挑战和机遇：近年来，算法新闻面临着一些挑战，如生成内容的质量问题、公众信任度下降等。
然而，随着技术的不断进步，算法新闻仍具有巨大的发展潜力。
四、算法新闻的优势和问题1.优势：算法新闻具有高效性、准确性和低成本等优势。
它可以在短时间内生成大量的新闻报道，减少人工编辑的工作量，降低新闻生产成本。
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。
短视频新闻的特点、存在问题与提升路径分析——以抖音平台短视频新闻为例
短视频新闻的特点、存在问题与提升路径分析——以抖音平台短视频新闻为例短视频新闻的特点、存在问题与提升路径分析——以抖音平台短视频新闻为例近年来，随着智能手机的普及以及移动互联网技术的发展，短视频平台逐渐成为人们获取新闻资讯的重要渠道之一。
作为最受欢迎的短视频平台之一，抖音以其独特的用户体验和广阔的用户基础，迅速崛起并占据市场份额。
然而，短视频新闻平台也面临着一些特点和存在问题的挑战。
本文以抖音平台为例，对短视频新闻的特点、存在问题以及提升路径进行分析与探讨。
首先，短视频新闻具有时效性和即时性的特点。
与传统媒体相比，短视频新闻更加直观、生动，通过视听方式能够更好地吸引用户的注意力。
当然，这也主要得益于技术的进步和社交媒体的兴起。
然而，短视频新闻在传递信息时存在一定的局限性。
由于视频时长的限制，短视频难以深入展开，无法完整呈现事件的全貌，容易形成知识的碎片化。
此外，短视频新闻往往更注重新闻的标题党和娱乐性，容易导致信息的失真和低质量的内容充斥。
其次，短视频新闻平台存在着信息真实性的问题。
由于短视频新闻的制作相对便捷，平台上的个别创作者或用户可能发布虚假或不准确的消息。
这给新闻报道信任度带来了一定的隐患。
另外，短视频新闻一般由普通大众制作，专业素养相对较低，对事件的解读和判断也容易带有个人主观色彩，缺乏客观性。
再次，短视频新闻平台在舆论引导和传播路径方面存在可优化的问题。
抖音等短视频平台往往以用户个人兴趣为导向，通过推荐算法在用户的个性化首页展示内容。
这种机制容易导致信息过滤和信息孤岛的问题，用户可能只会看到自己感兴趣的内容，而忽略了其他重要的新闻，从而影响到公众对社会全局的了解。
针对以上问题，为提升短视频新闻质量与用户体验，我们可以从以下几个方面着手。
首先，平台方应采取措施加强对内容的审核和管理，建立更加严格的制度，防范虚假新闻的传播。
加大对创作者的培训力度，提高其新闻素养和传媒职业道德，提升其真实性和专业性。
算法新闻的伦理问题及反思
算法新闻的伦理问题及反思【摘要】算法在新闻领域的应用带来了便利，但也引发了一系列伦理问题。
本文首先介绍了算法在新闻领域的背景和研究意义，然后深入探讨了算法新闻的伦理问题，如新闻推荐算法的风险、数据隐私问题、媒体报道的算法倾向性和道德挑战。
结论部分强调了伦理问题的重要性，提倡加强监管，倡导算法透明和公平，以保障新闻报道的客观性和公正性。
这些措施有助于解决算法在新闻领域可能引发的种种问题，促进新闻行业健康发展和社会良性秩序。
【关键词】算法新闻, 伦理问题, 反思, 新闻推荐算法, 数据隐私, 倾向性, 道德挑战, 监管, 透明, 公平, 伦理问题的重要性.1. 引言1.1 背景介绍算法在新闻传播领域的应用已经成为不可逆转的趋势，推动着新闻产业的发展和变革。
随着人工智能和大数据技术的不断进步，新闻媒体可以利用算法快速筛选信息、个性化推荐内容，提高用户体验和品牌忠诚度。
伴随着算法新闻的普及和应用，也渐渐浮现出一系列伦理问题。
算法决定了哪些新闻内容可以被用户看到，这种“推荐系统”不仅可能导致信息茧房效应，限制了用户接触新的观点和观念，还可能被操纵用于传播虚假信息和意识形态。
新闻推荐算法的风险也日益引起关注，用户的点击偏好和兴趣爱好可能被算法用于精准定位，从而对用户进行个性化定制，进一步削弱了用户的信息获取多样性。
算法不断收集和分析用户数据，给数据隐私带来潜在的危害，用户的个人信息可能被滥用和泄露。
在这一背景下，对算法新闻的伦理问题进行深入思考和反思，显得尤为重要。
1.2 研究意义算法新闻的伦理问题及反思是一个备受关注的话题，其研究意义主要体现在以下几个方面：算法新闻的伦理问题涉及到新闻传播的公正性和客观性，对于维护社会公共利益和新闻行业的发展至关重要。
通过对其进行深入研究，可以帮助我们更好地理解算法新闻对社会、政治和文化生活的影响，从而提出合理的解决方案。
新闻推荐算法的风险不容忽视，可能导致信息茧房效应、信息过滤和信息泡泡等问题，影响公众获取多元化信息的权利。
算法新闻的伦理问题及反思
算法新闻的伦理问题及反思算法在当今社会中扮演着越来越重要的角色，它们不仅影响着我们的日常生活，还对整个社会产生了深远的影响。
随着算法的日益普及和使用，人们开始关注算法的伦理问题，以及需要对其进行反思。
算法的伦理问题主要体现在以下几个方面：算法的偏见和歧视。
许多算法是由人类编写的，因此很难避免其中存在偏见和歧视。
在招聘和贷款领域，一些算法可能会基于种族、性别、年龄等因素做出不公平的决策，从而加剧社会中的不平等现象。
算法的透明度和可解释性问题。
许多算法是黑盒模型，即人们无法理解其内部的运作逻辑，也无法解释其做出的决策。
这种缺乏透明度和可解释性使人们难以信任和接受算法的决策，也可能导致算法做出的决策缺乏公正性和合理性。
算法的隐私和数据安全问题。
许多算法需要大量的个人数据作为输入，这些数据可能包含着用户的隐私信息。
如果算法无法有效地保护用户的隐私和数据安全，将会给用户带来严重的风险和损失。
算法的社会影响问题。
算法的决策可能对社会产生广泛的影响，甚至影响到整个社会的运作和秩序。
如果算法的决策出现错误或不公平，将会对社会造成严重的损失和混乱。
针对以上问题，我们需要对算法进行深入的反思和探讨：我们需要加强对算法的伦理规范和监管。
政府和相关机构应制定相关的法律和政策，规范算法的使用和运作，确保算法的决策公正、合理，同时保护用户的隐私和数据安全。
我们需要加强对算法的透明度和可解释性。
算法的开发者应该尽可能地向用户解释其算法的运作逻辑和决策过程，让用户能够理解和信任算法的决策。
我们需要加强对算法的公平性和偏见的监测和纠正。
算法的开发者应该关注算法决策中的偏见和歧视问题，积极采取措施纠正这些问题，确保算法的决策公平和合理。
我们需要加强对算法的社会影响的评估和监测。
对于可能产生较大社会影响的算法，应该进行全面的社会影响评估，充分考虑各种可能的风险和影响，确保算法的决策符合社会的整体利益。
算法的伦理问题和反思是一个长期而复杂的过程，需要社会各界的共同努力。
内容推荐算法的改进与优化
内容推荐算法的改进与优化随着互联网时代的发展，人们在日常生活中使用网络的频率越来越高，社交媒体应用、视频播放平台、新闻应用等也日渐普及。
人们的兴趣爱好和消费习惯也发生了变化，如何在浩瀚的信息中快速找到自己感兴趣的内容，成为了一个亟需解决的问题。
内容推荐算法应运而生，但是目前的推荐算法仍然存在一些问题，需要进一步的优化。
一、推荐算法的现状常见的推荐算法有基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、混合推荐算法等。
基于内容的推荐算法，是根据用户的历史行为，将相似的内容推荐给用户。
协同过滤推荐算法，是根据用户共同的行为和偏好，将相似的内容推荐给用户。
混合推荐算法，是将多种推荐算法结合起来，综合考虑多个因素，给用户推荐内容。
目前，推荐算法已经能够高效地推荐内容给用户，但是仍然存在一些问题：1. 推荐结果精度差异。
不同算法的推荐结果存在差异，而且相同算法在不同数据集下的推荐结果也可能有所不同。
目前，推荐算法的准确度依然需要提高。
2. 推荐算法的可解释性差。
对于用户来说，他们并不知道为什么会被推荐某个内容，而且他们无法对推荐结果进行调整，这限制了用户的参与度。
3. 推荐算法的数据垄断问题。
由于各大推荐算法公司都有自己的数据集，而且数据集的多样性有限，导致了用户的推荐结果受到了许多限制。
二、优化推荐算法的方法为了解决以上问题，推荐算法需要进行优化。
以下是几种优化推荐算法的方法：1. 融合多种算法。
不同的推荐算法各有优劣。
可以将多种算法融合在一起，对不同的用户或不同的应用场景采用不同的算法进行推荐。
这样可以提高推荐的准确度，减少推荐结果的重复度。
2. 建立深度学习模型。
深度学习模型是一种基于神经网络的模型，可以学习不同的应用场景下的用户和内容的关系，从而提高推荐准确度。
需要大量的数据集支持，但能够解决推荐算法的可解释性和精度问题。
3. 引入对抗性生成网络。
对抗性生成网络（GAN）可以生成一系列与真实数据相似的假数据。
当前新闻App的发展困境与对策
当前新闻App的发展困境与对策新闻是人们获取信息、了解世界的重要途径之一，也是媒体行业的主要发展方向。
与传统的报纸、电视等媒介相比，新闻App因其实时性、个性化、交互性等特点，迅速在移动互联网时代崛起。
但随着市场的竞争日趋激烈，新闻App的发展困境也日益突出。
本文将探讨新闻App的发展困境与对策。
一、发展困境1.用户获取途径增多，竞争加剧在移动互联网时代，人们获取新闻的途径越来越多样化，不仅有各类新闻App，还有微博、微信公众号等渠道，导致用户的注意力被分散，新闻App的用户粘性降低。
此外，新闻App之间的竞争也越来越激烈。
除了传统的新闻门户网站推出的App外，还有头条、一点资讯等新进入者的崛起，他们通过算法推荐和个性化服务，吸引了不少用户，对传统新闻App形成了冲击。
2.内容质量参差不齐，信任度下降众所周知，新闻行业本身就存在“真假新闻”等问题，而新闻App的涌现，让这个问题愈发严重。
一些App为了追求点击量，存在夸张标题、低质量内容等现象，让用户不知道哪些是真实的资讯，哪些是流言蜚语，进而影响了用户的阅读体验和对App的信任度。
3.商业化模式尚未完全成熟新闻App的商业模式大多是通过广告收入和付费会员来实现盈利，但这对于小型App来说并不可行。
此外，由于新闻行业的特殊性质，广告主的流量偏好及变现方式也比较单一，很多新闻App无法真正实现从广告中获得更多的收入。
二、对策1.提升用户体验，增强用户粘性在用户获取途径日益多元化的情况下，新闻App应加强对用户体验的关注，提高产品质量和用户体验，以过硬的产品吸引用户，增强用户粘性。
同时，新闻App还应不断优化推荐算法，推送符合用户兴趣的内容，以提高用户留存率。
2.强化内容审核，提高信任度新闻App提供的内容影响到用户对其的信任度，因此新闻App需要加强内容审核和管理，提高内容的真实性和可信度。
此外，新闻App还应该进一步整合优质新闻从业者资源，通过线上专家联合验核等方式，提高新闻报道的品质和权威性。
个性化推荐算法的优化策略
个性化推荐算法的优化策略随着互联网的普及和信息爆炸式增长，人们在获取信息、消费商品、乃至社交互动等各方面迅速地转向了在线平台，并带来了海量数据。
在如此庞大的信息和商品中，如何既能够满足用户需求，又能够有效地促进销售、推广和用户黏性，成为了互联网行业关注的热点问题。
因此，个性化推荐算法应运而生，并被广泛应用于电商、社交、内容推荐、新闻媒体等各领域。
然而，随着时间和数据不断的积累，个性化推荐算法也面临着越来越多的问题：推荐精度下降、推荐过度倾向、新用户存在冷启动问题等。
在这篇文章中，我们将讨论和总结如何通过优化策略来提高个性化推荐算法的效果。
一、用户画像的建立作为个性化推荐的核心，用户画像是基于用户行为数据进行构建和分析的，是个性化推荐算法的基础。
然而，在大数据和新业务场景下，如何从海量数据中破解用户行为和需求的密钥，成为了算法优化的关键所在。
在建立用户画像时，需要从以下几个方面着手：1.数据采集数据采集需要尽可能地细化，从浏览、收藏、购买、评论等多个维度对用户行为进行全面记录，包括基本属性、兴趣爱好、聚居地等各类信息。
需要注意的是，在数据采集时需要充分考虑用户数据隐私保护，不能侵犯用户利益。
2.数据清洗和组织对海量的用户数据进行清洗和组织，可以从时间、地点、行为、属性等方面进行合理组织和分类，消除数据量大、杂乱无章的情况，确保数据的准确性和完整性。
3.特征提取在清洗和组织好数据后，需要进行特征提取。
根据不同的业务需求和用户特征，可以选择不同的特征提取方法，如深度学习、神经网络等方法，从而有效地提取用户的潜在需求和隐含特征。
二、多维度的兴趣相似度计算除了基于用户行为数据来构建用户画像，传统的推荐算法主要是基于用户购买记录进行建模。
新一代的推荐算法则更加强调用户行为，尤其是涉及到点击、浏览、评论等互动类行为。
因此，如何从多个维度对用户的兴趣标签进行计算，采用更为精细的相似度计算方法来不断的迭代和优化算法，成为了算法优化的关键问题。
新闻分发算法的黑箱问题及对策
好epBh 尢學lxJopmal of Bex/Oa Universitp2 0 2 1年5月第10卷第3期Mny. 2021Vol. 10,No 3新闻分发算法的黑箱问题及对策张冰清"，钱利2(1.合肥学院 语言文化与传媒学院，安徽 合肥230601；2.蚌埠市广播电视台，安徽 蚌埠633002)摘要：随着新闻业的智能化转向，算法黑箱问题日益凸显。
从算法自身的特性、公众的技术素养、环境因素等三个方面剖析算法透明理念何以陷入困境，指出新闻分发算法黑箱问题难以破解。
基于广义的算法概念重新审视新闻分发算法，发现造成种种现实问题的根本原因并不在于黑箱问题本身，而在于唯利是图的算法价值观。
由此提出建立算法伦理规范以应对黑箱问题，并给出具体建议。
关键词：新闻分发算法；算法透明；算法伦理规范中图分类号:G206文献标识码：A 文章编号：(2021 )23 -0019 -04The Black Box Problem of News Distribution Algorithmic and its CountermeasuresZHANG Bing-qing 1* ,QIAN Lt 2(12 ScPool of Languapo , Culturm and Media , Hefei University , Hefei ,230661 , Anhai ；6. Radio and Television Statioo of Bengbu City,Bexgbu,233000,Anhui)Abstroct : WitP tPe tum of amificial intel/nexcc in joomalism , tPe alporitPmic UlncP Uox pmp/m hns Ue-come iacrexsingiy pmmiaexP A analyzeX tUx dilemmn of tUx alporitUm trans/arexcp concept in this pdpesfrom tUx cOaractems/cs of tUx alporitUm itself , tUx public ' s tecPnicoi litemcp , 2nd exviroomextai /actors , ang pointeX out tUnt tUe UI/c O Uox pmoiem of gews distrinutiog alporitUms is diffico/ tU resolve. Basing ootUe UmaC definitioo 3/3x 0 of algoritUm , tUx vcws distrinutiog algoritUm has Ueex rx-qxxmigeX , ang itfoong tUat tUx moi of yerioas practicol proglems is aot tUx UlacO Uox pm/lem , Uut tUx alooritUm veluesUaseX on pmgt. TU x /poritUmic ethics co /x shoal/ Ux estanlis/eX tU deal witU tUe UlacO Uox pm/lem , ang somx spePfic constmction p /P s have Ueex progoseX in this pdp/.Key wor0t : v /w distrinutiog alooritUm ; alooritUm tmnspdmxcy ; alooritUm etUics随着新闻业的智能化转向，推荐算法开始普遍 用于新闻分发。
算法新闻的伦理问题及反思
算法新闻的伦理问题及反思算法在人工智能领域中得到越来越广泛的应用，其能够帮助我们处理大量的数据和信息，为我们提供更快的解决方案。
然而，在算法带来的方便和高效的同时，也引发了一些伦理问题和反思。
首先，算法的结果可能会被篡改或偏向。
这可能是因为算法的制定者或使用者具有特定的偏见，或者算法的输入数据本身包含偏差或错误。
例如，当人贷款时，银行可能会使用算法来评估申请人的信用风险。
但如果算法使用了与人种、性别或地域相关的因素，那么申请人可能会因不合理的原因被拒绝贷款。
同样，对于招聘过程中算法的应用，如果算法过度关注某些全球技能中心的背景，那么就会排除其他人的机会，结果使得某一群体的智能机会受到限制。
其次，算法在一些情况下可能会影响人类的决策能力，或者显得更加“冷漠”和不可思议。
例如，在自动驾驶汽车中，算法可以进行决策并控制汽车的行驶方向。
但如果在紧急情况下，如汽车突然冒出而导致可能伤害到其他人的灾难性交通事故，该算法会如何制定决策呢？是否会优先考虑车上的乘客比路上的其他行人的生命权重更高？这在面对爱心选择的人时，显得很困难。
同样，当我们使用算法来决定星级评级、食品的美味度、电影的评分等等，这可能会影响其他人的看法和习惯，导致某些业务的成功和失败。
第三，算法在数据保护和隐私方面也会对我们造成的影响。
当我们使用社交媒体或在线购物平台时，算法会收集和分析我们的个人数据来了解我们的个人喜好和兴趣，然后它会向我们推荐相关的商品和服务。
但是，这些推荐算法可能会泄露我们的个人信息或滥用我们的隐私权。
而且，如果算法掌握了大量个人数据，未经人们同意或明确许可地使用这些数据可能会使人感到不安。
因此，对于算法的伦理问题和反思，我们需要采取一些措施来减轻有害影响。
首先，需要透明和公正的算法设计和使用。
制定算法的组织应该重视算法自身的风险，尽可能去除算法中隐含的人为因素和偏见，并设立独立的评估机构来验证算法的结果。
其次，在应用算法之前，应该充分考虑相应的风险和伦理问题，并确保遵守适用法律和道德规范。
新闻推荐算法的局限与优化
新闻推荐算法的局限与优化作者：郑子艺来源：《声屏世界》2017年第05期摘要：新闻推荐算法是网络媒体时代新兴的新闻编辑技术，通过分析用户行为特征，推测用户的喜好和需求，目前备受互联网公司青睐。
但实践积累发现，新闻推荐算法存在很多弊端，本文就其局限性展开分析，提出智能全面化用户数据采集、人工推荐与智能筛选结合、开辟与细化用户设置渠道三方面的优化策略。
关键词：新闻推荐算法局限优化新闻推荐算法是一种定制化信息服务技术，以大数据和人工智能为基础，通过采集用户行为数据，比如点击、阅读、转发及评论的特征，进行分析、推测用户对内容的偏好和潜在需求，自动抽取、整合、编排信息，最后实现个性化内容的推荐。
互联网技术的发展加快了新闻生产及传播的速度。
面临海量资讯，人的选择精力和接受能力都有限，极易淹没在信息洪流中。
网络时代传统“把关人”的力量被削弱，但“把关”价值本身更加重要了。
某种程度上算法就充当着“把关人”的角色，理想情况下以用户意志为把关标准，在用户导向的服务逻辑下挑选信息。
这种算法的初衷是满足用户需求，节约用户时间，提供以人为本的用户体验。
这样全新的编辑机制刚一出现立即获得了业界和用户的认可，迅速席卷各大网络公司。
几乎所有新闻媒体都或多或少采用类似的算法，比较典型的有Facebook、Google搜索等。
国内最具代表性的当属今日头条了，品牌口号“你关心的才是头条”很好地描述了今日头条的产品定位。
后起的许多聚合类新闻App，如一点资讯、UC头条的运转理念均与之类似。
毋庸置疑，新闻推荐算法的出现解决了网络新闻传播的一些问题，但没有所宣扬的那么智能，实际上目前流行的大多数算法还远没有达到足够聪明的程度，仍存在许多隐患。
信息定制化存在的局限一、过滤信息的质量有待提高。
如果说原来的互联网世界是庞杂的，那新闻推荐算法并没有改变这种信息特质。
算法仅以新闻主题为单位，粗略地帮助用户缩小了信息范围，但并没有对信息的具体内容和质量加以甄别，海量单一内容的涌现，比原来更让人眼花缭乱、失去判断。
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人工智能和大数据技术的快速发展，算法已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
从社交网络的推荐算法到金融机构的风险评估算法，算法已经深入到了各行各业。
随着算法的广泛应用，一些伦理问题也逐渐浮出水面，引发了人们的关注和反思。
算法在选择性推送信息时可能存在潜在的偏见和歧视。
在社交网络中，推荐算法会根据用户的点击和浏览记录向其推送相关内容。
这种个性化推荐也容易使用户陷入信息茧房，过度强化其原有偏见和观点。
一些研究发现，这些算法还可能存在对种族、性别和社会地位的歧视，使得一部分人被排斥在算法推送的信息范围之外。
算法在智能判断和决策方面可能存在问题。
在金融领域，信用评分算法可能会过度依赖于个人的消费行为和网络社交资料，忽视了个人的实际还款能力和信用价值，导致了对一部分人的不公平对待。
又如，在司法领域，使用算法对被告的风险进行评估也可能存在错误和偏见，严重影响司法公正和人权保障。
算法也可能威胁到个人隐私和信息安全。
当大量个人数据被纳入算法模型进行分析和预测时，个人的隐私和个人信息安全可能受到侵害。
而且，一旦算法模型被黑客攻击或误用，将会给个人和社会带来极大的风险和损失。
面对这些伦理问题，我们需要认真思考和反思。
我们需要为算法设置更加严格的伦理准则和规范。
需要建立相关的法律法规，明确算法在个人隐私保护、信息安全和公平公正方面的界限和要求。
我们需要加强对算法的监管和审查，防止算法的滥用和误用。
还需要推动技术和数据的公开和透明，让公众能够更清晰地了解算法是如何运作的，以及可能存在的风险和问题。
我们需要加强对算法的教育和培训，提高公众的科技素养和技术意识，从而更加理性和深入地参与公共事务和决策。
在未来的发展中，算法将继续成为我们生活中的重要组成部分。
面对算法伦理问题，我们需要共同努力，推动算法的良性发展，为人类社会的进步和发展做出更加积极的贡献。
聚合新闻客户端科技资讯传播存在的问题与优化策略
等，这些市场占有率极高的聚合新闻客户端平台，为科普机构及广大科普工作者开展工作，开辟了新的领域。
3．为受众提供新的科技资讯获取平台。
2018年，中国科协组织的第十次中国公民科学素质调查结果显示，互联网对公民科学素质提升发挥着越来越重要的作用，我国公民每天通过互联网及移动互联网获取科技信息的比例高达64.6%，由此可见，互联网及移动互联网已成为广大受众获取科技信息的重要途径。
在数字化、网络化和移动化的传播新格局下，以告知、展示、宣教为主的传统科普方式已难以吸引受众。
随着媒体融合的深入发展，科技资讯、科普视频等在“三微一端”广为分发，科技资讯也从传统的单向传播向互动传播转化，从平面传播向多维度传播迭代。
聚合新闻客户端利用其技术优势，通过抓取、集纳、推送、呈现、互动，为广大受众提供了新的科技资讯获取平台，也为移动互联时代的科技资讯传播带来了极大二、聚合新闻客户端科技资讯传播存在的问题移动互联网的发展打破了传统媒体自上而下的、单一化的内容生产和传播模式，建立起一个非线性、去中心化的内容资讯生态系统。
各类有关“科技”“科普”的自媒体层出不穷，内容鱼龙混杂，严重损害了互联网科技资讯的公信力，也为聚合新闻客户端对资讯的鉴别抓取带来了真实是新闻的生命，科技资讯也是如此。
在网络信息纷繁芜杂的情况下，人工审核环节薄弱，以算法抓取技术为主的聚合新闻客户端，其所搜集分发的科技资讯存在着良莠不齐的现象，让用户难辨别真伪，损害了其传播信度。
以2017年年初“塑料紫菜”造假事件为例，此事件当时引发了广泛的社会关注，有优质的传播，这是科学精神的要求，也是社会责任的体现。
但目前聚合新闻客户端普遍存在“科技”频道名不副实的现象，某些科技频道甚至扮演了为伪科学助阵的角色，致使伪科学披着科学的外衣招摇过市、贻害用户。
特别是一些以“养生”“食疗”“保健”等名义发布的所谓“科技资讯”，内容缺陷明显，虚假资讯大量存在，一经传播，以讹传讹，极易误导受众，引发不良影响。
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。
算法推荐弊端案例研究报告
算法推荐弊端案例研究报告算法推荐弊端案例研究报告一、引言在当今信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息，如何在众多选择中找到真正感兴趣和合适的内容成为了一项挑战。
为了帮助用户解决这个问题，推荐系统应运而生，通过分析用户的行为和偏好，为他们提供个性化的推荐内容。
而这背后的核心技术就是算法推荐。
然而，算法推荐也存在一些弊端，本文将通过案例研究来探讨算法推荐的弊端。
二、案例一：反思过度个性化推荐所带来的问题在个性化推荐算法的帮助下，用户的行为和兴趣会被分析得越来越精准。
然而，个性化推荐的过度也会产生一些问题。
以某音乐推荐算法为例，该算法会根据用户的历史听歌记录和类似用户的行为为其推荐歌曲。
然而，过度个性化的推荐会使用户陷入“信息茧房”的状况，只会接触到与自己兴趣相似的内容，缺乏了解和发现新事物的机会。
而且，个性化推荐算法可能会使用户陷入“信息狭隘”的困境，这种狭隘主要体现在两个方面。
首先，算法会过度强调用户曾经喜欢的内容，而忽视了用户可能有新的兴趣点。
例如，一个用户曾经喜欢流行音乐，但随着时间的推移，他对古典音乐也产生了兴趣，然而算法可能因为过于注重用户之前的偏好而没有将这种变化纳入考虑。
其次，算法会将用户归类到某一特定的标签中，但用户的行为和兴趣是多样化的，不应被简单地划分为某个标签。
三、案例二：推荐算法的滥用与信息过载个性化推荐算法通常会根据用户的行为和偏好来为其精准推荐内容。
然而，这也可能导致推荐算法的滥用，使用户接收到过多的信息。
以某购物网站为例，用户在浏览商品时，该网站会根据用户的购买历史和点击行为为其推荐相似的商品。
然而，过多的推荐信息往往会使用户无所适从，对购物决策产生困扰。
此外，推荐算法的滥用也可能带来信息过载的问题。
推荐算法通常会根据用户的历史行为和偏好来进行预测，但用户在借助推荐算法的帮助下可能会接触到太多类似的内容，从而失去了多样性和广度。
例如，一个用户在社交媒体上搜索养猫的相关内容，推荐算法可能会不断将与养猫相关的信息推送给该用户，这将限制了他对其他动物养护、宠物狗等更广泛的了解。
基于大数据的新闻推荐系统研究与优化
基于大数据的新闻推荐系统研究与优化随着互联网的迅猛发展，大数据技术的广泛应用，以及用户对信息个性化的需求不断增加，新闻推荐系统正日益成为一个重要的研究方向。
基于大数据的新闻推荐系统可以根据用户的兴趣和偏好，为其提供更加个性化和高质量的新闻推荐。
本文将探讨基于大数据的新闻推荐系统的研究和优化。
一、新闻推荐系统的背景与意义在互联网时代，用户获取新闻的方式发生了巨大变化。
过去，用户通常通过报纸、电视、广播等传统媒体来获取新闻。
然而，随着互联网的兴起，用户可以随时随地通过各种终端设备来获取新闻信息。
这给用户带来了便利，但也带来了信息泛滥的问题。
面对信息泛滥的问题，用户需要花费大量的时间和精力来筛选和获取符合自己兴趣的新闻。
而传统的编辑模式往往不能准确地满足用户的个性化需求。
因此，新闻推荐系统的研究和优化变得尤为重要。
通过基于大数据的新闻推荐系统，可以帮助用户准确高效地获取感兴趣的新闻，提高信息获取的效率和质量。
二、基于大数据的新闻推荐系统的原理与技术1. 用户画像与兴趣建模基于大数据的新闻推荐系统首先需要对用户进行准确的画像，了解其兴趣和喜好。
通过收集和分析用户的历史阅读行为、点赞、评论和分享等数据，可以建立用户的兴趣模型。
同时，结合社交网络数据和用户的个人信息，可以进一步细化用户画像。
2. 新闻内容建模与标签分类为了能够为用户提供符合其兴趣的新闻推荐，需要对新闻内容进行建模和分类。
通过自然语言处理技术和机器学习算法，可以对新闻内容进行特征提取、情感分析和主题分类，从而为新闻打上合适的标签和分类。
3. 协同过滤与推荐算法协同过滤是新闻推荐系统中常用的推荐算法之一。
它通过分析用户的历史行为和喜好，找到和其兴趣相似的其他用户，并推荐这些用户喜欢的新闻给当前用户。
此外，还可以通过基于内容的推荐算法、深度学习算法等方法来优化推荐效果。
三、基于大数据的新闻推荐系统的优化策略1. 多样化推荐策略新闻推荐系统应该提供多样化的推荐内容，避免过于集中在用户已知兴趣范围内的新闻。
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纯粹 的个 性化推荐系统对 文章的质
用户缺乏有质 量的数 据，个 性化推 荐远 户气质 、性格 、生 活方 式进行 深层 次 匹 量和 内容 是没有把 关的。算法所 做 的只
远不如热 门推 荐 的效 果。多数 新闻资讯 配，很 难满 足用户阅读新 闻资讯 中一些 是提 取文章 中包 含的特征 关键词 ，并将
内容会变得狭 隘。在一次又一次阅读自己 很多应用都采用了这种直接 的方 法来 获 容 倾斜 ，对频频 出现 三俗 内容的产品加
喜欢领域的信息后，用户不断地在 自己与 取新用户初次打开时的喜好。
以约 束 。
整个世界之 间筑起一座高墙 。许多人沉湎
对于 协同过 滤算法可能 存在的不恰
（四）克服信息茧房
被用户接 触到，并且 进行合 理 的广告 收 用 ；另一 方 面 ，拓 展 用户 的兴 趣 ，可 以使
（五 ）版权
入分成 ，让优质 内容能 够实现 循环再生 得推 荐给用户的广告 信息 不局 限于一 个
算法只 负责推荐，并不知道文 章 由 产。另外，应 当加 强内容审核，有针对性 小 范围内，从商业 利益角度 来说也 大有
类应用要而对 大量历史 阅读 记录空白的 细 进行 匹配。算法 并不知道
新增用 户，对他 们进行个 性化 推荐 的效
协 同过 滤算法 本身的缺 陷，亦造 成 文章水平如何 ，内容是 否健康 。一篇 文章
果并不好 ￣＿－ｆｌ司题被称 为 “冷启动 ”问 了一些个 性化推荐 算法的推送 内容不符 可能没有任何 有 意义的 内容，只是堆 砌
探 索
新 闻推荐算法 的 问题 及优化策 略
以人工神经 网络为代表的新的算法范式 ，对于推荐 系统 中许多难以解决的老问题，很可 能 会有 非 常 好 的效 果
文 ，匡文 波 陈小 龙
新闻推荐算法 是 目前新媒体研 究中 的热 点。在前 互联 网时代，报 纸 、广 播、 电视等传 统媒体主要通过 人工为受众推 荐信息；在互联网发展 的初期 ，信息的热 门推荐方 法得 到发展并在雅虎等 网站大 量使 用；目前所处的大数据 时代，则以个 性化 算法推荐和信息流展现为主流 。
进 行匹配 ，因此越 是相似 的结果 越会被 应当获得用户的许可和授权。
尽管自动化内容 审核 系统已经 做得
优先推荐，这容易导致 内容同质化 。
程序可以通过用户ＩＤ获取其他 应用 比较先进 ，但 仍需要人工审核来进行 最
（三）信息茧 房与信息成瘾
内的数 据。用户如 果是 以微博 账号登 录 后 把 关。要 积 极通 过 立法 方式 规 范 监
供 图 ＦＰ
个性 化新 闻推荐算 法的问题
（一 ）内容不符合用户兴趣
同 问题 。
闻往往 很 受 欢 迎 ，因此 用户 在 协 同过 滤 中
个性化推 荐算法并不一 定能把符 合
从 目前 自然 语言 处理 的局 限 来 看， 的近邻群体 多少都阅读 过一些娱乐新闻，
用户兴趣的内容推荐给用户，造成这个问 个 性化推荐系统无 法对文章内容做 深入 但这个用户可能从 来 不读娱 乐 新闻，强
于这样 的拟态环境中，无法 自拔。
当推 荐问题，在应用上可以增加 一个设
互联网公司应该 改变 唯用户时长的
（四 ）可遗忘性
置界而，允许用户设定明确不想被推荐的 ＫＰＩ评 判标准 ，从 更大 的格局 考虑推 荐
个 性化 推 荐算 法 “记住 ”了用户看 话题 ，增加算法的可预钡 和可控制性 。 系统的 目标。—方面 ，扩展推荐内容 的广
题 的原 冈有 很 多 。
理 解。目前 的自然语 言处 理只能 从其 特 行推 荐会使他反感 。
从数 据质量上看，个性 化推 荐对数 有 高频关键词层面进 行标 签层面的相似
（二 ）内容质量 问题
据的 数量 和质量要求 比较 高，如 果一个 度 匹配 ，这样产生的肤浅话题 ，无法与用
个 性化新闻推荐系统在实 际的应用 中褒 贬不一，通过 对一些用户的访谈，笔 者发现 ，个性 化新 闻推 荐中往往含有一 些劣质内容，利用人 陛的弱点，导致 过度 娱乐化 的新闻泛滥。这 些刺激 感官的 内 容吸引人们点击，造成了点击量 上的 “虚 假繁荣 ”以及用户的 “信息成瘾 ”。
过 的文章和相应 的喜好，但是对于用户来
可 以考虑给 予优 质内容 生产 者发布 度 ，增加用户的兴趣点，可保证用户的长
说 ，这种记住不一定是好事，用户也存在 的内容以更高 的推荐 权重，使其更容 易 期体 验，避 免用户 兴趣转移时放 弃该应
着 让 算 法 忘 记他 过去 喜 好 的需 求 。
题，是 大 多数个 性化推 荐系统面 临的共 合用户兴趣。一个经典的例子是 ，娱 乐新 一 些用户可能感 兴趣 的词语，但仍然会被
７，Ｉ嘲缀伟镛 ２【】ｌ８ ８
算 法 推 送 给用 户。
选择这三种方法来解决 。需要注意的是，
（三 ）加大 人工审 核力度 ，加强 立法
算法本身是对用户特征和文本 数据 此举可能侵犯 用户 隐私 在实际应用中， 管理
荐 系统是根据用户已有的阅读 偏好进行 然后匹配相关文章进行推送 。
消费市场不至于沦为低 质量内容循环生
关 键 词匹配和推 荐，因此相似 性较 低 的
最简单直接且效果也 比较好 的方 式 产 的垃 圾堆 。政府 还应对互联 网企 业加
内容基本上不会被推荐，这样用户的阅读 是请用户直接表达 出其喜好 的资讯话题 。 以引导，鼓 励企业将 算法权重 向优 质 内
信息茧房 （Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｃｏｏｎｓ）指 到系统 中，可以尝试获 取其微 博关注信 管，鼓励优质主旋律内容的生产和传播。
的是信息个 性化技 术使得人们 可能减少 息 、转发信息等 ，从中提取文 本关 键 词， 同 时政 府 机 构 应 当 发 挥 作 用 ，对市 场 调
阅读多样 化内容的趋势。由于个性 化推 在推荐层而把关键词加入到用户画像中， 节失 灵的情况进 行合理干预 ，让信息流