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蔡 昉
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李培林
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李 扬
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    新闻推荐算法的现状及优化策略

    摘要

    个性化算法推荐系统深刻影响着以智能手机为终端的新媒体的发展。本文探讨了文本特征提取技术、相似度计算算法、基于内容推荐方法、协同过滤推荐方法和矩阵分解方法等。目前个性化推荐算法的发展存在不少问题:推送内容不符合用户兴趣、内容质量不高、信息茧房、可遗忘性缺失和版权侵犯等。作者提出了相应的对策,即技术不断革新、构建优质内容生态、加强立法管理、保持人工审核力度、克服信息茧房等。

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    Abstract

    Personalized news recommendation systems have a profound impact on the ecology of the newmedia industry based on smart phones. This paper discusses its current status and its recommendation algorithm. Authors analysed personalized recommendation algorithms problems,such as user interest mismatch,poor content quality,filter bubble and information addiction,lack of forgetfulness and copyright infringement. This paper also proposes technical or non-technical optimization strategies. For the problem of content mismatch,developing a new algorithm paradigm represented by neural networks,improving existing algorithms,can generate a positive outcome. For the issue of content quality,Internet companies should pay attention to investing in the construction of high-quality content ecology,and at the same time using machine learning to develop an anti-trival and anti-cheating recognition system. Human censorship should also be used to reduce unqualified content. The Personalized news recommendation company can draft a code to encourage the dissemination of high-quality content. For information Cocoons and information addiction,companies can use new techniques to help users explore new themes.

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    作者简介
    匡文波:匡文波,中国人民大学新闻学院教授、博士生导师,中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员,全国新闻自考委员会秘书长,中国科技新闻学会常务理事。
    陈小龙:陈小龙,中国人民大学新闻学院研究生。
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