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时间:2018-11-02
《智媒时代:个性化推荐对传播生态的影响--基于《今日头条》人工智能信息平台的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号:G2学号:201500351024硕士学位论文智媒时代:个性化推荐对传播生态的影响——基于《今日头条》人工智能信息平台的研究TheInfluenceofPersonalizedRecommendationonCommunicationEcology-BasedonNewTechnologyof"Today'sHeadlines"研究生姓名:宋婷指导教师:李轶副教授学科门类:新闻与传播专业名称:新闻与传播论文提交日期:2018年3月31日摘要在人工智能等新技术的推动下,媒体已经出现智能化趋向,智媒时代已经来临。如今,智能技术与媒体传播结合最成熟的模式就是使用个
2、性化推荐系统分发新闻。这项新型信息技术以用户的兴趣作为信息分发的基础,是一种基于消费者主权的模式。以用户为视角,研究个性化推荐技术对传播生态的影响,有利于发现个性化推荐技术的优势与劣势,并进一步思考信息技术与传播生态之间的关系,从而更科学地看待和利用信息技术。以今日头条的个性化推荐系统为例,其主要技术架构包括数据采集与特征分析、推荐算法与兴趣建模以及列表生成与内容分发三部分。今日头条采用“机器学习+人工干预”的方法,使得这三个模块可以顺利运行,从而实现精准推荐。通过对今日头条用户进行关于个性化推荐精准度的量化与质化研究,可以看出目前个性化推荐的精准度较高,但限制了用
3、户接收信息的宽度和深度,造成了信息泛滥,但高品质内容缺乏的后果。结合量化与质化研究的结果,可以发现以“今日头条”为代表的个性化新闻推荐系统的出现,改变了原有的传播生态。一方面它重构了媒介生产流程、媒介分发流程和媒介产业模式,解决了信息过载,实现了精准推荐;另一方面它造成了用户接收信息过窄,高质量内容得不到推荐,同时也引发了对新闻价值和新闻公共性的呼唤。关键词:个性化推荐;今日头条;传播生态;智媒时代IAbstractUndertheimpetusofnewtechnologiessuchasartificialintelligence,themediahasbeco
4、meintelligent,andtheeraofintelligentmediahascome.Therapiddevelopmentofinformationtechnologyhasnotonlychangedtheprocessofinformationdissemination,butalsochangedtheoriginaltransmissionecology,thusaffectingallaspectsofsociallife.Today,themostmaturemodelthatintegratessmarttechnologyandmedi
5、acommunicationistheuseofpersonalizedrecommendationsystemstodistributenews.Theappearanceofthisnewtypeofinformationtechnologyhaschangedthemodeofinformationdistributionandturnedtheoriginal“whatmediaaudiencessee”intoWhatdoestheuserloveforthemedia?”Theriseofconsumersovereigntyhasgiventheuse
6、r’s“personality”fullattention.Fromtheuser'spointofview,tostudytheimpactofpersonalizedrecommendationtechnologyontheecologyofcommunication,helptodiscovertheadvantagesanddisadvantagesofpersonalizedrecommendationtechnology,andfurtherconsidertherelationshipbetweeninformationtechnologyandcom
7、municationecology,soastomorescientificallyviewanduseinformationtechnology.TakingToday’sHeadlinepersonalizedrecommendationsystemasanexample,thetechnicalarchitectureofitspersonalizedrecommendationsystemmainlyincludesdataacquisitionandfeatureanalysis,recommendationalgorithmandinterestmo
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