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本文结合业界实践案例,通过对当前移动新闻分发领域中个性化推荐算法的技术原理、应用现状、发展前景以及对新闻业带来的挑战和影响等方面进行多角度考察,认为个性化推荐算法技术本身会带来"信息茧房"等技术困境,其本身是媒体智能化发展在当前阶段的一种形态,符合信息传播趋势,也将改变传统新闻把关的范式和准则。传统新闻编辑应以人机互动、人机协同进化的方式将新闻专业主义延续至算法把关中。
Abstract：[1]李洁.基于Android智能终端的个性化新闻推荐系统[J].微处理机,2015(3).
[2]吴登能.面向移动互联网的个性化新闻推荐算法研究[D].杭州:杭州师范大学,2013.
[3]脸书阅读平台导流能力再度下滑[EB/OL]. http://news.qq. com/original/quanmeipai/lianshuliuliang. html.
[4]今日头条头条号. 2016年7月头条号大数据月度报告[EB/OL]. http://www. toutiao. com/i6319648658346213889/.
[5]智媒来临:2016中国新媒体趋势报告[EB/OL]. http://tech. qq. com/a/20161115/003171. htm#p=18.
[6]严九元.算法时代到来,工程师能取代人工编辑吗?[EB/OL]. http://www. tmtpost. com/2440711. html.
[7]易观.中国移动资讯信息分发市场专题研究报告2016[EB/OL]. https://zhuanlan. zhihu. com/p/22034532.
[8]张俊丽.标签传播算法理论及其应用研究综述[J].计算机应用研究,2013(1).
[9]刘青文.基于协同过滤的推荐算法研究[EB/OL].合肥:中国科学技术大学,2013.
[10]搜狐发声明否认裁撤内容部不再设编辑岗位传闻[EB/OL].http://tech. 163. com/16/1214/14/C88KQ5LD00097U7R. html.
[11]36氪. Google新闻排名算法透视[EB/OL]. http://industry. caijing. com. cn/2013-02-23/112524822. html.
[12]方师师.平台崛起成定论业务创新带探索——2016年皮尤美国新闻业报告[J].新闻记者,2016(7).
[13]杰罗姆. Facebook“新闻偏见门”是怎么回事?[EB/OL]. http://jerome. baijia. baidu. com/article/452043.
[14]话媒糖团队.社交平台决定你看什么新闻,算法中立只是个传说[EB/OL]. http://www. jzwcom. com/jzw/e6/13769. html.
[15][美]凯斯·R·桑斯坦.信息乌托邦:众人如何生产知识[M].毕竞悦译.北京法律出版社,2008.
[16]转引胡泳.新词探讨:回声室效应[J].新闻与传播研究,2015(6).
[17]新浪科技.苹果:人比算法更懂新闻,你要不要投个简历?[EB/OL]. http://tech. sina. com. cn/it/2015-06-16/docifxczqar0947273. shtml.
[18]杨斯钧.算法也有“不靠谱”的时候,人工编辑再度占领社交媒体[EB/OL]. http://www. tmtpost. com/1492692. html.
[19]吕尚彬.传媒智能化与智能媒体[J].当代传播,2016(4).
[20]邵国松.新闻聚合的版权问题研究[J].南京社会科学,2015(5).
[21]蔡雯,翁之颢.融合转型的传媒业需要什么样的新闻传播人才?——对近年传媒业人才需求状况的观察与分析[J].新闻记者,2016(12).
基本信息:
中图分类号:G210.7
引用信息:
[1]贾军.算法推荐新闻:技术困境与范式变革[J].西南民族大学学报(人文社科版),2019,40(05):152-156.
基金信息:
国家社科基金项目“三网融合”背景下中国报业组织结构转型研究(10BXW013)阶段性成果
2019-05-10
2019-05-10