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。
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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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