国内平台型媒体新闻推荐算法机制研究

【摘要】：个性化算法推荐是移动互联网时代最受关注的技术之一。一些新闻资讯类公司或媒体不仅自身生产内容,同时吸纳了许多非平台生产内容,如UGC,PGC等,从而积累了大量丰富内容,为了实现内容与用户的精准匹配,公司或媒体借助算法分发内容,构造了有序的平台内容生态。本文选择三家平台,即人民号,搜狐新闻,今日头条,研究国内平台型媒体的新闻推荐算法机制。其中,人民号核心推荐算法承包给百度,参考百度新闻推荐算法机制。本文将国内平台型媒体新闻推荐算法分为核心算法迭代、新闻要素权重、算法价值观三个维度做了研究。研究发现,今日头条追求“100%精准画像”,搜狐做“保守个性化”推荐,以百度为技术依托的人民号致力于通过技术复现现实逻辑从而成为“最智能”个性化数字工具。国内平台型媒体在算法更新迭代方面模仿国内外算法模型,参数大致近似,未来需要担忧算法同质性带来的同一性社会问题,同时,算法目前仍然存在不可解释性问题,需要社会与平台自身共同努力,解决算法不可解释性问题,提升算法信任度。