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智媒时代,主流媒体建立新闻平台、实现融合发展成为传递党的声音、展现真实故事、引导正向能量的关键.主流媒体在融合发展过程中,可借鉴短视频平台的算法推荐经验,充分发挥算法推荐机制的高效投递优势,深化新闻数据思维,细化新闻生产结构,强化新闻内容引导,优化新闻分发策略.文章主要探讨主流媒体新闻平台在发展过程中如何运用算法推荐机制,创新传播路径,以期为行业发展增添助力. 相似文献
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作为连接信息和受众中介的算法推荐技术,在重构了短视频生产和分发图景的同时,也因自我异化及监管机制不完善引发了算法操控问题。算法运用符号暴力手段施加符号操控,形成品位固化及圈群文化区隔;由算法的政治内嵌和资本外扩所导致的舆论操控行为,损害了公众的知情权、媒体公信力及市场平等竞争。依据多元主体协同治理模式,建立健全算法推荐服务的嵌入式自我监管体系及“知情同意”机制、推动算法推荐技术标准及算法推荐伦理建设,是规制短视频推荐中的算法操控行为、提升用户自主性的有效途径。 相似文献
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媒介技术的发展日新月异,近年来虚拟现实技术、算法大数据、人工智能等技术不断兴起,并被运用到媒体行业和新闻领域。技术的更新对媒体的发展产生了深刻的影响,它拓展了传播的渠道、改变了传播的方式、增强了传播的影响力,带来了新闻生产的革新和传播思想的颠覆。但与此同时,技术赋权也增加了新闻伦理的思考维度。本文主要选取智媒时代中具有代表性的算法推荐技术,从三个方面提出算法推荐技术带来的伦理失范现象,并对算法推荐带来的新闻伦理困境进行探讨,以期对算法的伦理规制和算法技术未来的发展方向提出一些思考。 相似文献
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本文整合行动者网络理论的"转译"概念和"驯化"理论,研究面向算法推荐平台的自媒体生产实践。笔者观察了4个推荐平台,访谈了6位平台管理者和6位自媒体创作者,基于实证数据阐释发生在自媒体生产过程中的两次算法驯化。两次驯化构建了两个行动者网络--在平台运营实践中形成的"职责共识网络"、在自媒体创作群体中形成的"规律共识网络",二者再共同构成自媒体内容生产网络。算法规则在两个局部网络中都是"强制通过点",同时也是局部网络之间的连接点,由此成为整个网络的权力中心。 相似文献
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算法已成为当今数字媒体技术的决定性因素,新闻推荐平台借助算法技术连接人与信息,为人们提供个性化的新闻服务。本研究基于算法和用户互动的视角,采用问卷调查方法,以新闻算法推荐平台的使用者为研究对象,探讨算法推荐的信息可见性、用户主动性和信息茧房效应。结果显示,新闻算法推荐整体上以用户为中心,在新闻可见性上,用户对趣味新奇性价值的认知感最强,新闻个性化程度凸显;用户对新闻推荐的使用上,以被动浏览行为最为普遍,自主性总体不高;用户对推荐算法技术有一定了解,表现出一定的算法素养;算法推荐对用户并未造成单纯的信息茧房效应,它同样可扩大受众接触资讯的范围,将用户带入更广阔的世界。最后,本文讨论了用户和算法之间的关系,发现两者不是彼此孤立的存在,而是始终处于相互响应、相互发展的状态。 相似文献
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技术在迭代更新的同时促进应用升级,媒体行业表现出以技术为重要驱动力的发展态势.媒体越来越多地在内容生产、分发等环节加入智能化的操作手段,以算法为核心进行选题策划、个性化推荐等行为.但长久下去,固定算法就会慢慢编织出一个个“信息茧房”,这是当下社会对于智媒体发展最为担忧的问题之一.算法是关于人的算法,根本点还在于人的发展.只有正确认识算法的逻辑,才能帮助解决算法技术发展带来的问题. 相似文献
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当前，在社交媒体和传播领域出现了“算法转向”的趋势，算法正变得越来越重要，同时也带来了一系列社会风险与法律规制的困境。文章从算法推荐技术的性质和原理出发，分析了算法推荐与技术中立之间的关系，认为当前算法技术的运用应该跳出技术中立的框架，转而追寻技术向善原则。与此同时，文章立足于平台经营者的算法推荐使用行为，对其过错责任、注意义务以及承担的侵权责任进行了分析。研究发现，平台的责任与算法推荐技术的应用并不存在必然的直接联系，在个案行为界定时应当具体情况具体分析，从而使权利人、平台经营者和用户的相关利益达到平衡。 相似文献
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融合社会网络的协同过滤推荐算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性及恶意行为等问题,提出一种新的基于社会网络的协同过滤推荐算法。该算法借助社会网络信息,结合用户信任和用户兴趣,寻找目标用户最近邻居,并以此作为权重,形成项目推荐,以提高推荐的准确度。实验表明,相对于传统的协同过滤算法,该算法可有效缓解稀疏性及恶意行为带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。 相似文献
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媒体融合是中国独创的概念,是互联网时代的大势所趋。新闻界响应中央号令,紧跟时代步伐,应用先进技术,从报网一体、先网后台、移动优先、中央厨房到县级融媒体中心,从网络直播、全景视野、算法推荐、机器人写稿到媒体大脑(媒体人工智能平台)、人工智能合成主播,各展所长,各闯其路,如火如荼,高歌猛进。 相似文献
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在算法推荐技术逻辑的牵引下,沉浸式信息流投喂让用户在享受阅读快感的同时进入"信息茧房".技术是中性的,问题出在使用技术的人身上.算法与价值、流量与导向、迎合与引导……如何处理好这些关系拷问着算法推荐的顶层设计者.算法平台作为媒体的根本属性不能变,坚持正确的舆论导向不能偏,流量至上不能迷失正确导向.马斯洛需求层次理论告诉我们,人的需求是分层次的,算法推荐要从迎合用户对信息的"低级需求"和"本能的喜好"向引导用户对信息的"高级需求"转变,为用户的健康发展提供"温情菜单". 相似文献
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本文分析了常见的网络视频的智能推荐算法,如:协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法、基于知识的推荐算法,基于热度的推荐算法,等,并提出了自己的视频智能推荐算法设计原则。 相似文献
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基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献