检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《新闻研究导刊》2023年第7期87-89,共3页Journal of News Research
摘 要:信息化时代,人们面临的信息过载问题日益严重,如何从海量信息中快速、准确地获取自己感兴趣的内容成为亟待解决的问题。新闻内容个性化推荐技术应运而生,旨在根据用户的需求和兴趣推荐新闻内容,提升用户的阅读体验和满意度。然而,目前大多数新闻推荐系统仍然采用基于内容相似度或协同过滤等传统方法,往往无法精确把握用户的个性化需求。文章指出,传统媒体和新媒体融合发展已经成为行业共识,主流媒体的新闻传播活动也从单一的“发布”转向了“推送”,新闻内容个性化推荐是用户参与新闻生产的有效方式,能够满足不同用户的个性化需求,提高用户参与感和归属感,增强传播效果。文章从新闻内容个性化推荐技术的概念及基本原理入手,分析新闻内容个性化推荐的主要技术,从数据收集与分析、建立用户画像、推荐算法实现和采写算法实现四个方面阐述新闻内容个性化推荐与采写的实现步骤,并提出媒体在做好内容建设工作基础上的内容个性化推荐与采写的路径,旨在为用户提供更加优质的信息服务。
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