移动新闻客户端算法新闻推送模式研究

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移动便携技术的逐渐成熟使用户的关注点迅速从PC端向移动端转移,移动新闻客户端因此应时而起。算法新闻推送因传播主动性强、内容个性化受到用户喜爱,其在资讯爆炸导致信息获取困难的今天,借助移动新闻客户端这一平台成为了人们获取新闻的重要途径。对移动新闻客户端算法新闻推送模式进行研究,不仅能够丰富相关理论,对指导业界实践也有一定帮助。
  本文在深入业界实地考察的基础上,结合相关文献提出三种算法新闻推送模式,即:即时热度模式、兴趣画像模式及群体协同模式。即时热度模式是一种以新闻热度为导向的大众化推送模式,其千人一面的流程机制能够满足绝大部分人的阅读需求。但也因其“热度导向”的推送理念,为用户带来了“电子黄色新闻潮”、“群体信息趋同危机”等负面影响,本文从提升“硬新闻”推送参与度的角度提供了优化策略。
  兴趣画像模式以用户兴趣画像与新闻内容特征的匹配度为依据进行个性化新闻推送,因而结果准确且具有较强的可解释性。兴趣画像模式因推送内容同质化,用户极易陷入算法塑造的“回音室”,本文从主客观两个方面出发提升用户信息接触边界,以优化模式弊端。群体协同模式是一种利用群体智慧的推送模式,其基本原理是“人以群分”。群体协同模式中,用户接收的是来自同一阅读兴趣小组的“他者”的推荐,因而推送内容在个性化的基础上兼具多样性。算法是群体协同模式的核心,算法监管缺失将导致用户信任缺失,可从算法研发、算法应用、法律监督和社会监督等方面对算法予以规制。
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