演算法寫作新聞
① 有關數學的新聞。有哪些啊給好評。 （10條，簡短一點）
劉徽（生於公元250年左右），是中國數學史上一個非常偉大的數學家，在世界數學史上，也佔有傑出的地位．他的傑作《九章算術注》和《海島算經》，是我國最寶貴的數學遺產．
賈憲
賈憲，中國古代北宋時期傑出的數學家。曾撰寫的《黃帝九章演算法細草》（九卷）和《演算法斆古集》（二卷）（斆xiào，意：數導）均已失傳。
他的主要貢獻是創造了"賈憲三角"和增乘開方法，增乘開方法即求高次冪的正根法。目前中學數學中的混合除法，其原理和程序均與此相仿，增乘開方法比傳統的方法整齊簡捷、又更程序化，所以在開高次方時，尤其顯出它的優越性，這個方法的提出要比歐洲數學家霍納的結論早七百多年。
秦九韶
秦九韶（約1202--1261），字道古，四川安岳人。先後在湖北，安徽，江蘇，浙江等地做官，1261年左右被貶至梅州，（今廣東梅縣），不久死於任所。他與李冶，楊輝，朱世傑並稱宋元數學四大家。早年在杭州「訪習於太史，又嘗從隱君子受數學」，1247年寫成著名的《數書九章》。《數書九章》全書凡18卷，81題，分為九大類。其最重要的數學成就----「大衍總數術」（一次同餘組解法）與「正負開方術"(高次方程數值解法)，使這部宋代算經在中世紀世界數學史上佔有突出的地位。
李冶
李冶(1192----1279)，原名李治，號敬齋，金代真定欒城人，曾任鈞州（今河南禹縣）知事，1232年鈞州被蒙古軍所破，遂隱居治學，被元世祖忽必烈聘為翰林學士，僅一年，便辭官回鄉。1248年撰成《測圓海鏡》，其主要目的是說明用天元術列方程的方法。「天元術」與現代代數中的列方程法相類似，「立天元一為某某」，相當於「設x為某某「，可以說是符號代數的嘗試。李冶還有另一步數學著作《益古演段》（1259）也是講解天元術的。
朱世傑
朱世傑（1300前後），字漢卿，號松庭，寓居燕山（今北京附近），「以數學名家周遊湖海二十餘年」，「踵門而學者雲集」(莫若、祖頤：《四元玉鑒》後序）。朱世傑數學代表作有《算學啟蒙》（1299）和《四元玉鑒》（1303）。《算術啟蒙》是一部通俗數學名著，曾流傳海外，影響了朝鮮、日本數學的發展。《四元玉鑒》則是中國宋元數學高峰的又一個標志，其中最傑出的數學創造有「四元術」（多元高次方程列式與消元解法）、「垛積術」（高階等差數列求和）與「招差術」（高次內插法）．
祖沖之
祖沖之（公元429～500年）祖籍是現今河北省淶源縣，他是南北朝時代的一位傑出科學家。他不僅是一位數學家，同時還通曉天文歷法、機械製造、音樂等領域，並且是一位天文學家。
祖沖之在數學方面的主要成就是關於圓周率的計算，他算出的圓周率為3.1415926<π<3.1415927，這一結果的重要意義在於指出誤差的范圍，是當時世界最傑出的成就。祖沖之確定了兩個形式的π值，約率355/173(≈3.1415926）密率22/7(≈3.14)，這兩個數都是π的漸近分數。
祖暅
祖暅，祖沖之之子，同其父祖沖之一起圓滿解決了球面積的計算問題，得到正確的體積公式。現行教材中著名的「祖暅原理」，在公元五世紀可謂祖暅對世界傑出的貢獻。
楊輝
楊輝，中國南宋時期傑出的數學家和數學教育家。在13世紀中葉活動於蘇杭一帶，其著作甚多。
他著名的數學書共五種二十一卷。著有《詳解九章演算法》十二卷（1261年）、《日用演算法》二卷（1262年）、《乘除通變本末》三卷（1274年）、《田畝比類乘除演算法》二卷（1275年）、《續古摘奇演算法》二卷（1275年）。
他在《續古摘奇演算法》中介紹了各種形式的"縱橫圖"及有關的構造方法，同時"垛積術"是楊輝繼沈括"隙積術"後，關於高階等差級數的研究。楊輝在"纂類"中，將《九章算術》246個題目按解題方法由淺入深的順序，重新分為乘除、分率、合率、互換、二衰分、疊積、盈不足、方程、勾股等九類。
趙爽
趙爽，三國時期東吳的數學家。曾注《周髀算經》，他所作的《周髀算經注》中有一篇《勾股圓方圖注》全文五百餘字，並附有雲幅插圖（已失傳），這篇注文簡練地總結了東漢時期勾股算術的重要成果，最早給出並證明了有關勾股弦三邊及其和、差關系的二十多個命題，他的證明主要是依據幾何圖形面積的換算關系。
趙爽還在《勾股圓方圖注》中推導出二次方程 (其中a>0,A>0)的求根公式 在《日高圖注》中利用幾何圖形面積關系，給出了"重差術"的證明。（漢代天文學家測量太陽高、遠的方法稱為重差術）。
華羅庚
華羅庚，中國現代數學家。1910年11月12日生於江蘇省金壇縣。1985年6月12日在日本東京逝世。華羅庚1924年初中畢業之後，在上海中華職業學校學習不到一年，因家貧輟學，他刻苦自修數學，1930年在《科學》上發表了關於代數方程式解法的文章，受到專家重視，被邀到清華大學工作，開始了數論的研究，1934年成為中華教育文化基金會研究員。1936年作為訪問學者去英國劍橋大學工作。1938年回國，受聘為西南聯合大學教授。1946年應蘇聯普林斯頓高等研究所邀請任研究員，並在普林斯頓大學執教。1948年始，他為伊利諾伊大學教授。
1924年金壇中學初中畢業，後刻苦自學。1930年後在清華大學任教。1936年赴英國劍橋大學訪問、學習。1938年回國後任西南聯合大學教授。1946年赴美國，任普林斯頓數學研究所研究員、普林斯頓大學和伊利諾斯大學教授，1950年回國。40年代，解決了高斯完整三角和的估計這一歷史難題，得到了最佳誤差階估計（此結果在數論中有著廣泛的應用）；對G.H.哈代與J.E.李特爾伍德關於華林問題及E.賴特關於塔里問題的結果作了重大的改進，至今仍是最佳紀錄。
代數方面，證明了歷史長久遺留的一維射影幾何的基本定理；給出了體的正規子體一定包含在它的中心之中這個結果的一個簡單而直接的證明，被稱為嘉當-布饒爾-華定理。其專著《堆壘素數論》系統地總結、發展與改進了哈代與李特爾伍德圓法、維諾格拉多夫三角和估計方法及他本人的方法，發表40餘年來其主要結果仍居世界領先地位，先後被譯為俄、匈、日、德、英文出版，成為20世紀經典數論著作之一。其專著《多個復變典型域上的調和分析》以精密的分析和矩陣技巧，結合群表示論，具體給出了典型域的完整正交系，從而給出了柯西與泊松核的表達式。這項工作在調和分析、復分析、微分方程等研究中有著廣泛深入的影響，曾獲中國自然科學獎一等獎。倡導應用數學與計算機的研製，曾出版《統籌方法平話》、《優選學》等多部著作並在中國推廣應用。與王元教授合作在近代數論方法應用研究方面獲重要成果，被稱為「華-王方法」。在發展數學教育和科學普及方面做出了重要貢獻。發表研究論文200多篇，並有專著和科普性著作數十種。
陳景潤
數學家，中國科學院院士。1933 年5月22日生於福建福州。1953年畢業於廈門大學
數學系。1957年進入中國科學院數學研究所並在華羅庚教授指導下從事數論方面的研究。歷任中國科學院數學研究所研究員、所學術委員會委員兼貴陽民族學院、河南大學、青島大學、華中工學院、福建師范大學等校教授，國家科委數學學科組成員，《數學季刊》主編等職。主要從事解析數論方面的研究，並在哥德巴赫猜想研究方面取得國際領先的成果。這一成果國際上譽為「陳氏定理」，受到廣泛引用。這項工作，使之與王元教授、潘承洞教授共同獲得1978年國家自然科學獎一等獎。其後對上述定理又作了改進，並於1979年初完成論文《算術級數中的最小素數》，將最小素數從原有的80推進到 16 ，受到國際數學界好評。對組合數學與現代經濟管理、科學實驗、尖端技術、人類生活密切關系等問題也作了研究。發表研究論文70餘篇，並有《數學趣味談》、《組合 數學》等著作。
② 演算法的新聞價值判斷是什麼意思
核心概念辨析
一、傳統「新聞價值概念」梳理（基礎概念）
◆ 所謂新聞價值，就是指凝聚在新聞事實中的社會需求，就是新聞本身之所以存在的客觀理由，在我們比較固定的認識中，它包括時效性、重要性、顯著性、接近性以及趣味性等幾個基本屬性。
◆ 新聞價值是新聞事實本身所包含的滿足社會需求的素質的總和。新聞價值要素包括真實性、時新性等不變要素和重要性、顯著性、接近性、趣味性等可變要素。新聞事實所包含的價值要素越豐富，級數越高，新聞價值就越大。
二、新聞價值的常見的幾種特性
◆ 客觀性
新聞的客觀性要素是新聞存在的基本條件。新聞如果失真失實就不成其為新聞，也就沒有新聞價值了。在新聞價值諸要素中，客觀實在性是最重要的不變要素。一切新聞的產生和存在，首先要確認構成這一新聞的內容是否具有客觀實在性。
◆ 新鮮性
新鮮性是新聞存在的標志，新聞如果不新鮮，也就不成其為新聞了，當然也就不存在新聞價值了。在新聞價值諸要素中，新鮮性也是重要的不變要素。一切新聞都必須新鮮，這是受眾需要新聞的根本原因所在。
◆ 重要性
新聞的重要性是指事實信息內容的重要程度。事實信息內容越重要，新聞價值越大。判定某一事實信息內容重要與否的標准，主要看其政治與社會意義的大小及其對社會與公眾產生的影響程度。影響程度越大，政治和社會意義越大，新聞價值也就越大。
◆ 顯著性
事實信息中的人物、地點和事件中的知名度越是顯著、越是突出，新聞價值也越大。一個普通群眾很難成為新聞人物，而政府官員、大企業家、歌星、影星、社會名流的言行舉止則往往會成新聞；一國之都、歷史名城、古跡勝地也往往是出新聞的地方。新聞媒介應關注具有顯著性的人物和事件，抓住其具有新意的內容及時予以報道。
◆ 趣味性
新聞的趣味性指事實信息內容對受眾產生的興趣程度。越是受眾感興趣的事實信息，新聞價值越大。趣味是新聞傳播適應群眾情趣需要的一種驗證。趣味性還可使新聞內容的表現生動活潑、富有情趣。一些嚴肅的政治、經濟新聞同樣可以表現得妙趣橫生。
三、傳統新聞價值的「體系觀」
◆ 新聞事實
人們之所以需要新聞，就是要通過新聞的接收和利用，來減少或消除自己對周圍世界最新變動狀態的不確定性。這種相關性使人們對這一新變動的認知成為必要。這是新聞價值的系統結構中最基本的客觀性因素，沒有它，新聞價值就無從發生。
◆ 傳播者
傳播者在新聞事實與受傳者之間的中介作用是舉足輕重的。正是由於傳播者的能動性工作，使新聞事實由自在信息狀態經過積極的揚棄獲得了新質，轉變為自為的新聞信息狀態。傳播者「化入」新聞作品的化入型新聞信息以其傳真性、時效性，為滿足人們的新聞需要提供了現實可能。
◆ 受傳者
受傳者根據自己的需要，通過認知結構的接收機制，對新聞作品所提供的化人型新聞信息作積極的揚棄，成為實際滿足其新聞需要的「為我之物」。
綜上所述，新聞價值生成的內在根據是新聞事實的價值素質、傳播者對新聞的選擇、受傳者對新聞的接收三者的內在結構的有機對應、偶合和同一。
四、演算法時代，新聞價值意義的重構（重點內容，論述題答題模板，重點識記）
李良榮教授在《新聞學概論》中提到，新聞價值就是事實本身包含的引起公眾共同興趣的素質。這些素質包括時新性、重要性、新奇性、接近性、趣味性。新聞推薦演算法在一定程度上放大了個體的新聞興趣偏好，更好地滿足了個體的新聞內容需求，但弱化了新聞內容本身的地位。許多新聞內容生產者會投用戶所好進行新聞內容生產，這就使新聞價值的含義發生了重構。
（一）時新性向即時性轉變
新聞以往的定義是新近發生事實的變動，但由於互聯網和移動終端的發展和普及，時新性已不能滿足受眾的要求。受眾更傾向於即時性的新聞內容，即新聞事件發生的同時受眾就能接受到相應的新聞內容。互聯網時代加速了信息的生產，也加速了信息的傳播，受眾需要更及時地了解自己所處環境的信息變動。雖然即時性在時效上更好地滿足了受眾的信息需求，但是由於其新聞內容在新聞事件發生的同時就進行了發布，新聞具體信息極易出現誤差或者錯誤。
（二）重要性向標簽性轉變
由於演算法在進行新聞內容推送的時候會抓取新聞內容中的關鍵詞等進行分析，許多新聞內容都需要帶有標簽，也就是關鍵字。即使新聞內容很重要，但如果無法被演算法抓取正確的關鍵詞作為標簽，就會極易被演算法推送到對該新聞內容不感興趣的受眾面前。這不僅會降低新聞內容傳播的影響力，也會影響受眾的新聞閱讀感受。
（三）新奇性向互動性轉變
在信息爆炸的時代，新聞內容僅包含新奇性，將無法有效吸引受眾閱讀。新聞內容更需要具有互動性，從而吸引受眾點擊、閱讀內容最後進行分享。以今日頭條為例，當演算法察覺新聞內容與許多受眾產生了互動，會將此新聞內
容推薦給更多的受眾。具有互動性的新聞內容不僅可以更好地在受眾中進行傳播，更能促進受眾分享，使新聞內容擁有更大的影響力。
（四）接近性向情近性轉變
傳統新聞價值中的接近性既包括地緣關繫上的接近也包括心理上的接近。但是在演算法幫助下，受眾可以直接接觸到其最感興趣的內容，新聞內容的接近性便發生了向情感上接近的轉變。情近性是指新聞內容能夠引起受眾的情感認同。雖然演算法只能從受眾的行為習慣、相似群體等方面發掘其興趣，但是在一定程度上也反映出了受眾對某些新聞內容的情感態度。情近性與保持新聞內容的客觀性並不排斥，因為完全客觀的內容是不存在的，任何新聞內容都是有立場的內容，完全客觀本身即是一種態度傾向。
③ 什麼是演算法新聞
演算法新聞的基礎源自於計算機領域中自然語言生成技術的發展，機器能夠從結構化數據中自動生成大量文本，這一技術應用到新聞傳播領域中造就了當下的演算法新聞。
在「演算法新聞」的概念群中也涉及到「自動化」、「數據驅動」、「機器」、「計算」等特性。演算法新聞在國內外的使用與發展狀況有所差異，在西方的應用源自於媒體企業與科技公司的共同合力。
演算法新聞在新聞業中的運用帶來了：新聞內容生產模式由「手工作坊」轉向人機協同、表徵現實的機制由記者中介轉向演算法中介、新聞敘事由線性敘事轉向交互敘事、新聞價值評價由經驗判斷轉向實證測量、新聞內容推送方式由大眾化覆蓋轉向個體化定製等變革。
在這些轉變中演算法新聞的自動化生產及其個性化推薦的分發對新聞業的影響最大。由此可見，傳統報業的式微及其開始過渡到數字新聞業的這些轉變趨勢，都使得整體新聞業處在「演算法轉向」的十字路口。
④ 名詞解釋 演算法
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
⑤ 關於java新聞網站的演算法
（一） 演算法倫理的研究
1.演算法內涵界定。演算法源於數學，但現代演算法又遠遠不止於傳統數學的計算范疇。演算法多被理解為是計算機用於解決問題的程序或步驟，是現代人工智慧系統的運行支柱。《計算主義：一種新的世界觀》(李建會等，2012)中將演算法定義為能行的方法，在外界的常識性理解中所謂演算法就是能感受到的一套運算規則，這個規則的特點在於運算時間的有限性、計算步驟的有窮性、輸入結果的確切性,它是機械步驟或能行可算計程序。該定義點明了演算法應具備的兩個基本屬性——有限性與有窮性。《用計算的觀點看世界》( 酈全民，2016) 則從信息傳播的角度解讀演算法，認為演算法實質上是信息處理方法。
2.演算法倫理研究
倫理關乎道德價值真理及其判斷。存在於自然界、社會中的人，其行為應遵循一定的倫理道德規范。倫理的效應要導向善。倫理道德關注對個體存在的尊重、個體的自由、公平正義以及組織團體的延續與發展等問題。在一定程度上可以說，當今的人類社會已經不能脫離智能演算法系統而運行了。
演算法無時無處不在對世界產生影響，因而演算法也會必然的觸碰到倫理道德。和鴻鵬（2017）已指出，演算法系統在人類社會生活中的廣泛應用，會陷入諸多如人類面臨且無法迴避的倫理兩難選擇困境之中。而當演算法與倫理發生關聯時，學界一般認為會引出職業倫理和技術倫理兩種倫理問題。
職業倫理主要與演算法系統的開發者有關，指開發者是帶有個性價值觀、倫理道德觀去研發演算法系統的行為體，因而演算法系統一開始便會摻雜著設計人主觀性的倫理道德觀。設計者出於何種目的開發某演算法系統、面對不同問題設計者持有的倫理道德態度，這些都會在演算法系統的運行中得到體現。
技術倫理是演算法系統在一定意義上可稱之為一種科學技術，這種技術自身及其運作結果都會負載著倫理價值。其實在一些情況下，職業倫理與技術倫理之間並沒有很明確的界別，關於這一點，劉則淵跟王國豫已做過論述。
本文將主要從技術倫理的角度對演算法關涉倫理這一問題嘗試做深入研究。
（二）網路新聞傳播的演算法倫理研究
演算法與技術的融合不斷英語於網路新聞傳播領域中，從數據新聞到機器寫作，從演算法推送到輿情到分析，國內新聞傳媒領域的機器新聞和相關研究逐漸發展，金兼斌在《機器新聞寫作:一場正在發生的革命》(2014)，作者較早的將眼光聚焦於基於演算法的新聞內容生產和編輯。認為在自動化新聞生產大發展的前提下，諸如新聞生產或分發中勞動密集型的基礎性工作與環節都將被技術取代。張超、鍾新在《從比特到人工智慧:數字新聞生產的演算法轉向》(2017) 認為演算法正在從比特形式走向人工智慧階段，這種轉向使得數字新聞與傳統新聞的邊界進一步明晰，促使數字新聞生產也產生了變革。胡萬鵬在《智能演算法推薦的倫理風險及防範策略》中總結了從演算法推送方面：針對新聞的價值觀所受到的負面影響；以及新聞的公共性、客觀性和真實性受到的削弱進行分析；從受眾方面：將具體對信息繭房現象以及受眾的知情權和被遺忘權展開探討；從社會影響方面,則針對社會群體、社會公共領域和社會文化所受到的消極影響展開論述。
根據以上文獻的梳理可以看出，國內目前對網路新聞傳播的演算法倫理研究主要集中在新聞業態演算法倫理失范的相關問題，因為與其他失范問題相比，這是比較容易發現的。但目前關於網路新聞傳播的演算法倫理的國內研究還存在不足：國內演算法倫理和網路新聞傳播演算法倫理的研究還是在起步階段，比較成熟的系統性研究還未出現；關於演算法開發人員和平台的責任機制的研究都比較薄弱，總上所述，演算法推送新聞的倫理問題研究是有必要繼續加強的。
2.新聞推薦演算法的興起、發展與原理
2.1 新聞推薦演算法的興起
隨著計算機技術的信息處理的維度越來越高，信息處理的能力不斷提升，演算法技術可以從大數據中篩選出用戶最關心最感興趣的信息，改變了原有的新聞信息傳播方式，重塑了新的媒介生態和傳播格局。
但反過來看，在人人都能生產信息的背景下，信息的生產、傳播和反饋的速度都是呈幾何倍數增長，用戶面對的信息越來越多。由於設備的局限性和信息海量，用戶無法集中注意力看自己感興趣的內容，也無法及時抓取對自己有用的信息，於是出現了「注意力經濟」。美國經濟學家邁克爾·戈德海伯（1997）認為，當今社會是一個信息極大豐富甚至泛濫的社會，而互聯網的出現，加快了這一進程，信息非但不是稀缺資源，相反是過剩的。相對於過剩的信息，只有一種資源是稀缺的，那就是人們的注意力。換句話說，信息不能夠一味追求量，還要有價值，價值就在於用戶對信息的注意力，誰獲得了用戶的注意力就可以有市場的發展空間，通過「販賣」用戶的注意力能夠使新媒體聚合平台獲得利潤，維持發展。再加上現在生活節奏越來越快，人們對信息獲取的量和效率要求提高，不想把時間浪費在自己不感興趣的信息，從而用戶獲取信息的「個性化」特徵變得明顯起來。
基於此背景下，演算法推送新聞的傳播機制應運而生，用戶不需要特意搜索自己需要的信息，而是海量的信息會自行「找到」用戶，為用戶節省搜索時間之餘，又能做到真正為用戶提供有用的信息。
2.2新聞推薦演算法的發展現狀
演算法推薦是依據用戶數據為用戶推薦特定領域的信息，根據受眾使用反饋不斷修正並完善推薦方案。目前主要有兩類新聞機構使用演算法推送，其一是新型的互聯網新聞聚合類平台，國內主要是以今日頭條和一點資訊等演算法類平台為代表，在我國新聞客戶端市場上擁有極高的佔有率。張一鳴創建今日頭條是依靠大數據和演算法為用戶推薦信息，提供連接人與信息的服務，演算法會以關鍵詞等元素判斷用戶的興趣愛好，從全網抓取內容實現個性化推薦。國外則是以Facebook、Instagram等平台為代表，這些APP都是通過演算法挖掘用戶的數據，以用戶個性化需求為導向對用戶進行新聞推送。另一種則是專業新聞生產的傳統媒體，為積極應對新聞市場的競爭和提高技術水平而轉型到新聞全媒體平台，如國內的「人民日報」等，國外利用演算法推送向用戶推送新聞的傳統媒體則有美國的美聯社、華盛頓郵報和英國的BBC等,他們利用演算法監督受眾的數量還有閱讀行為，使他們的新聞報道能夠更加受受眾的喜歡，增加用戶的粘性。
2.2 新聞推薦演算法的原理
2.2.1 新聞推薦演算法的基本要素
演算法推送有三個基本要素，分別是用戶、內容和演算法。用戶是演算法推送系統的服務對象，對用戶的理解和認知越是透徹，內容分法的准確性和有效性就越准確。內容是演算法推送系統的基本生產資料，對多種形式內通的分析、組織、儲存和分發都需要科學的手段與方法。演算法是演算法推送技術上的支持，也是最核心的。系統中大量用戶與海量的信息是無法自行匹配的，需要推送演算法把用戶和內容連接起來，在用戶和內容之間發揮橋梁作用，高效把合適的內容推薦給合適的用戶。
2.2.2 新聞推薦演算法的基本原理
演算法推送的出現需要具備兩個條件：足夠的信息源和精確的演算法框架。其中，演算法的內容生產源與信息分發最終效果密切相關：是否有足夠多的信息可供抓取與信息是否有足夠的品質令用戶滿意都將對信息的傳播效果產生影響。與此同時，分發環節也在向前追溯，改變著整個傳播的生態。目前，國內新聞傳播領域所使用的演算法推送主要有三大類——協同過濾推送、基於內容推送和關聯規則推送。
協同過濾推送分為基於用戶的協同過濾和基於模型的協同過濾。前者主要考慮的是用戶和用戶之間的相似度，只要找出相似用戶喜歡的新聞文章類別，並預測目標用戶對該文章的喜歡程度，就可以將其他文章推薦給用戶；後者和前者是類似的，區別在此時轉向找到文章和文章之間的相似度，只有找到了目標用戶對某類文章的喜愛程度，那麼我們就可以對相似度高的類似文章進行預測，將喜愛程度相當的相似文章推薦給用戶。因此，前者利用用戶歷史數據在整個用戶資料庫中尋找相似的推送文章進行推薦，後者通過用戶歷史數據構造預測模型，再通過模型進行預測並推送。
基於內容的推送即根據用戶歷史進行文本信息特徵抽取、過濾，生成模型，向用戶推薦與歷史項目內容相似的信息。它的優點之一就是解決了協同過濾中數據稀少時無法准確判斷分發的問題。但如果長期只根據用戶歷史數據推薦信息，會造成過度個性化，容易形成「信息繭房」。
關聯規則推送就是基於用戶歷史數據挖掘用戶數據背後的關聯，以分析用戶的潛在需求，向用戶推薦其可能感興趣的信息。基於該演算法的信息推薦流程主要分為兩個步驟，第一步是根據當前用戶閱讀過的感興趣的內容，通過規則推導出用戶還沒有閱讀過的可能感興趣的內容；第二是根據規則的重要程度，對內容排序並展現給用戶。關聯規則推送的效果依賴規則的數量和質量，但隨著規則數量的增多，對系統的要求也會提高。
2.2.3 演算法推送的實現流程
在信息過載的時代，同一個新聞選題有很多同質化的報道，因此分發前需要對新聞內容進行消重，消重後的新聞內容便等待推送，此時的推送有三個類別：啟動推送、擴大推送和限制推送。
第一類是啟動推送，先對用戶精準推送，即將其訂閱賬號的更新內容第一時間向用戶推薦；然後根據用戶的歷史瀏覽數據，把相似的文本特徵歸類後推送給其他用戶；最後是給關注用戶的相似人群進行推薦。第二類擴大推送是指對於某個點擊率、閱讀時長都明顯高於平均水平的新聞內容，系統會將它自動篩選出來，並向更多的人進行推薦。但在擴大推薦的過程中，系統會依據用戶的反饋進行調整。第三為限制推送，指某個點擊率、閱讀時長都明顯低於平均水平的新聞內容，會被系統自動篩選出來，遏制推送，這樣的內容會被縮小推薦范圍。
3. 「今日頭條」新聞推薦演算法分析
「今日頭條」是國內一款資訊類的媒體聚合平台，每天有超過1.2億人使用。從「你關心的，才是頭條！」到如今的「信息創造價值！」，產品slogan的變化也意味著今日頭條正逐漸擺脫以往單一、粗暴的流量思維，而開始注重人與信息的連接，在促進信息高效、精準傳播的同時注重正確的價值引導。
在2018年初，「今日頭條」的資深演算法架構師曹歡歡博士在一場分享交流會上公開了其演算法運行原理。在他的敘述中，非常詳細地介紹了「今日頭條」的演算法推薦系統概述以及演算法推薦系統的操作原理。
3.1.1-1 曹歡歡博士的今日頭條演算法建模
上圖用數學形式化的方法去描述「今日頭條」的演算法推送，實際上就是一個能夠得出用戶對內容滿意程度的函數：即y為用戶對內容的滿意度，Xi,Xc,Xu分別是今日頭條公開的演算法推送的三個維度：Xi是用戶，包括用戶的性別、年齡、職業和興趣標簽，還有其他演算法模型刻畫的隱形用戶偏好等；Xc是環境，這也是移動互聯網時代新聞推送的特點，由於用戶隨時隨地在不停移動，移動終端也在移動，用戶在不同的工作場合、旅行等場景信息推送偏好也會不同；Xu是內容，今日頭條本身就是信息聚合類平台，平台上涵蓋各種不同形式的內容。本章將以該函數為基礎，逐一分析今日頭條的推薦演算法。
3.1 推薦維度之一：內容分析
內容分析原指第二次世界大戰期間，傳播學家拉斯韋爾等研究學家組織了「戰士通訊研究」的工作，以德國公開出版的戰時報紙為分析研究對象，弄清報紙內容本質性的事實和趨勢，揭示隱含的隱性情報內容，獲取了許多軍情機密情報並且對事態發展作出情報預測。在「今日頭條」中，內容分析則是對文章、視頻內容提取關鍵要素，通過對文本、視頻標題關鍵字進行語義識別，給內容進行分類。「今日頭條」的推送系統是典型的層次化文本分類演算法，來幫助每篇新聞找到合適的分類，比如：第一大分類是政治、科技、財經、娛樂、體育等，體育類可以下分籃球、足球、網球等，足球又可以下分中國足球和國際足球，中國足球最後下分為甲、中超、國家隊等。這一步是對文章進行對這個工作主要目的是對文章進行分類，方便以後對客戶推薦。
想要內容分析實現效果，則需要海量的內容信息給演算法系統提供有效的篩選和分類。「今日頭條」既然是依賴於演算法推送新聞，那它背後的資料庫必然是強大的，「網頁蜘蛛」和「頭條號」就是支撐今日頭條平台消息來源的重要渠道，其消息來源極其豐富，何時何地有何新鮮事，都能高效率抓取信息。
第一個消息來源的渠道是「網頁蜘蛛」，「網頁蜘蛛」又叫網頁爬蟲，頭條使用的就是搜索引擎爬蟲叫「Bytespider」。它能按照一定的規則，自動爬行抓取互聯網的信息或腳本，就像蜘蛛通過蛛網進行捕食，當發現新的信息資源，蜘蛛會立刻出動抓取信息內容並將其收入自己的資料庫中。和微信的垂直搜索不同，Bytespider是能夠抓取全網內容的全新搜索引擎，因此「今日頭條」的搜索引擎功能很全面，搜索的資源很廣，資源包容性極高。
Bytespider信息抓取的基本流程如下：首先是網頁抓取。Bytespider順著網頁中的超鏈接，從這個網站爬到另一個網站，通過超鏈接分析連續訪問抓取更多網頁。被抓取的網頁被稱之為網頁快照。由於互聯網中超鏈接的應用很普遍，理論上，從一定范圍的網頁出發，就能搜集到絕大多數的網頁。第二步是處理網頁。搜索引擎抓到網頁後，還要做大量的預處理工作，才能提供檢索服務。其中，最重要的就是提取關鍵詞，建立索引庫和索引。其他還包括消除重復網頁、判斷網頁類型、分析超鏈接、計算網頁的重要度、豐富度等。第三步提供檢索服務。用戶輸入關鍵詞進行檢索，搜索引擎從索引資料庫中找到匹配該關鍵詞的網頁，為了用戶便於判斷，除了網頁標題和URL外，還會提供一段來自網頁的摘要以及其他信息。
第二個消息來源渠道是「頭條號」。與「今日頭條」不同，它是今日頭條針對媒體、國家機構、企業以及自媒體推出的專業信息發布平台。致力於幫助生產者在移動互聯網上高效率地獲得更多的曝光和關注。簡單來說頭條號是媒體在上面撰寫並發布文章、視頻後，會在今日頭條（包括今日頭條極速版）平台展示。通過頭條號後台，媒體可以看到具體文章推薦量、閱讀量、粉絲閱讀量、評論量、轉發量和收藏量，最後通過這些可以量化的用戶閱讀行為的反饋，演算法系統進一步對目標用戶進行內容推薦。
3.2 推薦維度之二：用戶分析
用戶分析通過提取用戶的有效數據，如用戶經常瀏覽的文字類型、經常搜索的關鍵字、注冊時登記信息的內容等，演算法系統可以將每個用戶的瀏覽記錄、瀏覽時間、留言、評論和轉發等行為進行關鍵字提取，最終形成用戶畫像，以便之後對用戶進行文章和視頻的精準推送。舉個例子，給喜歡閱讀「體育」的用戶標上「體育」標簽；給喜歡「娛樂」的用戶標上「娛樂」的標簽，這一步的作用是給用戶的興趣進行建模，包括用戶對文章和視頻的全局熱度、分類熱度，主題熱度，以及關鍵詞熱度等。熱度信息在大的推薦系統能夠解決新聞冷啟動問題，幫助新聞實現推送。
用戶分析還具有協同特徵，它可以在部分程度上幫助解決所謂演算法越推越窄的問題。協同特徵也就是「聯想式」的推送方法，並非只考慮用戶已有歷史，而是通過用戶行為分析不同用戶間相似性，比如點擊相似、興趣分類相似、主題相似、興趣詞相似，甚至向量相似，從而擴展模型的探索能力。根據用戶之間計算數據的相似程度，把用戶細化分類成為不同的目標群體，再向目標群體集中的推送其感興趣的新聞內容
內容分析和用戶分析是相輔相成的，如果沒有分析的文本標簽，無法得到用戶興趣標簽，沒有用戶的興趣標簽就無法給用戶定位實現精準推送。
3.3 推薦維度之三：環境分析
環境分析就是根據文章的時效性和接近性推送給相應的用戶，比如獲取用戶當前所在位置是否在旅遊區，這個可以通過獲取用戶的實時位置來實現。還會不斷與用戶之前經常出現的所在地進行對比等方式確認當前狀態，分析出用戶是在常住地區還是在旅行。這時若系統檢測到用戶正在泰山及周邊遊玩，則可能會相應推送泰山的相關文章、周邊的交通新聞和天氣信息等等。
通過上面三個推薦維度可以作為數據基礎，分析當前用戶處於什麼環境，結合用戶畫像以及文章的內容分類來推薦，盡量做到推送的內容都是用戶所感興趣的。演算法系統還會通過內容分類、分析抽取，把文本相似度高的文章，包括新聞主題、內容相似的文章進行消重，解決推送重復的問題，進一步對目標用戶進行精確且不重復的內容推薦。最後過濾質量低俗色情的內容，以免造成平台會有負面傾向。
3.4 「今日頭條」新聞推薦演算法的價值取向
3.4.1 「用戶為上」
「今日頭條」的演算法推送是站在用戶的立場上的，以滿足用戶個性化和推送的精準性，「今日頭條」也重新衡量了新聞價值標准：以用戶為上，用戶對新聞內容和閱讀方式的滿意度便是平台推送新聞的價值宗旨。傳統媒體時代，只有報紙和電視，有什麼受眾就得看什麼，而如今「今日頭條」根據用戶興趣去進行推送。演算法推送平台用戶范圍廣，很多用戶熱衷關注負面，也有許多用戶都有窺視欲和好奇心，喜歡無聊八卦和無聊新聞，而且在好奇心作用下用戶都有從眾心理。這使得生產者過度去迎合受眾，只要是用戶喜歡看就可以發表在「今日頭條」上。
3.4.2 「演算法主導」
「今日頭條」更注重技術分發，生產者是用戶，受眾者也是用戶，這樣一來內容監管和分發就很困難。演算法推送機制根據用戶愛好進行推送，這樣生產的內容快、也無疑會加速內容配送效率。在演算法推送模型中，用戶點擊頻率、閱讀時間、點贊評論以及轉發在演算法時代都是可以進行量化的目標。在這樣情況下生產的內容，想要獲得較大點擊率和推送率，需要標題才能吸引用戶，因為用戶在平台一眼能看到的就是標題和配圖。標題和配圖決定用戶是否會打開你的內容，這導致許多內容生產者在編輯新聞標題時陷入標題黨的怪圈，還有導致低俗內容的呈現，以製造沖突製造懸念貼標簽等方式引用戶點擊，意圖把自己的文章做成爆文。對於海量的信息內容，即使今日頭條數據和智能推薦做的再好，目前來說也難以抵擋海量的垃圾信息。
4.演算法推送新聞引發的倫理問題
在如今網路時代的傳播思維中，「用戶為上」、「演算法主導」的新聞價值取向已經在演算法聚合類平台成為了普遍，演算法推送技術作為吸引用戶的手段，搭建起一個充滿誘導的媒介環境，以此增加用戶對平台的粘性。演算法推送技術在獲取信息、傳播速度等方面與以往相比有著跨時代的進步，但與此同時，由於演算法推送技術的加入，衍生出新的倫理問題，並且日漸復雜化。
4.1 演算法推送引發的倫理問題
4.1.1 演算法推送過於機械化，沒有思考能力
單向的演算法推薦對用戶來說經常會帶來內容雜亂無章、信息量過大、信息價值低等問題。從邏輯講，演算法只是從關鍵字的檢索匹配來完成統計推薦，但對新聞報道或文學作品具有藝術性、專業性的內容來說，是不能保證推送的質量的。演算法方面，目前主要基於匹配檢索與統計，大部分都是個人關注的信息類型和標簽，難以達到較好的推送效果。一千個人眼裡有一千個哈姆雷特，但是計算機只有隻有一個。演算法技術過於注重機械化的統計，只根據關鍵詞來推薦用戶，對我們中國具有博大精深的中國文字文化底蘊，推薦演算法是遠遠不夠的。整個新聞客戶端顯得像是一個菜市場，沒有態度、沒有風格，閱讀感受單一化，呈現了碎片化的特點。新聞不只是讓用戶能夠了解身邊發生的新鮮事，還有宣傳正面思想和傳播正能量的作用，新聞應該還要給人們帶來新的思考。讓機器做出正確判斷很簡單，但是讓機器綜合心理學、社會學、乃至某細分領域內的規則做出判斷還要正確地引導受眾則很難，正如現在演算法技術還不能完成一篇富有人文性、文學性和批判性的深度報道，它止步在了碎片式的、表層的傳播范疇。
4.1.2 容易引起「信息繭房」效應
「信息繭房」這一概念是凱斯.桑斯坦在《信息烏托邦》一書中提出的。意指受眾在過度的信息自我選擇之中，這樣會降低接觸外界其他信息的可能，從而將自己的生活桎梏於蠶繭一般的「蠶房」中的現象。人們的信息領域會習慣性被自己的興趣引導，信息窄化帶來了受眾對信息接收的單一性，這種單一性的可能會使受眾陷入循環，加重受眾信息同質化。
在互聯網的普及初期，受眾主要是從主流媒體和門戶網站獲取新聞信息，主流媒體能夠保障新聞的質量；對於其他資訊的獲取，由於技術的限制，此時的繭房並沒有過度被放大，受眾是有適當的自主選擇性閱讀新聞的。但到了如今以智能技術的互聯網時代，情況發生了改變，信息繭房的現象越來越明顯，用戶被標簽的情況下，演算法系統進行大量的主動推送，使受眾被動地成為信息的接收者。用戶的閱讀興趣不可能涵蓋所有的知識領域，演算法分發的核心邏輯是根據用戶的行為數據來進行精確推薦的，但同時演算法又會自動過濾掉「不感興趣」「不認同」的信息，實現「看我想看，聽我想聽」。在此過程中，因為演算法技術的力量將用戶的信息選擇效果放大了倍數，進而將受眾困住在信息繭房當中，受眾也很難憑借自身力量打破繭房，甚至在不知覺中受到更多負面的影響。
4.1.3 演算法推送的「偽中立性」
客觀和全面是新聞倫理的基本要求，新聞從業者必須從可好信息源來獲取真實的信息，以客觀的態度反應現實。我們慣常認為,互聯網技術服務商是技術中立者,不需要承擔約束大眾媒體的社會責任，然而當信息把關人又新聞編輯轉變為演算法工程師，傳統的媒介倫理似乎已經失效。演算法具有商業傾向性，「中立性」是演算法平台用以逃避媒體責任的理由，給大眾媒介造成傳播亂象，如此一來更像是一場演算法平台「肆意妄為又不想負責」的詭辯。
演算法平台的信息源是經過選擇和過濾的，「頭條號」的內容占「今日頭條」整個信息系統的絕大部分，然而在「人人都可以做新聞人」的時代，頭條號平台是一個開放的網路媒介環境，存在大量的偏見和錯誤的認知。無論是「今日頭條」平台設立的演算法規則，還是其他爬蟲的抓取的關鍵詞，演算法系統的信息源很多是具有目的性的、有偏見和非客觀的信息，所以信息源不能直接作用於用戶。因此，篩選演算法系統的信息源與傳統的人工編輯相比較，范圍極廣且很難把關，若演算法被惡意利用，那麼使整個傳播系統將會被輕易控制。
4.1.4 演算法推送里的「議程設置」
原議程設置功能揭示的重要內涵是：「受眾對新聞的看法雖然被大眾媒體議程設置功能所主導，但其更深刻的是議程設置給大眾媒體新聞帶來放大與延伸，從而使受眾對新聞選擇做出能動性修正，讓受眾在滿足需求和媒介依賴中逐漸培養出的潛在認同感」。
推送演算法技術在互聯網平台的運用，使原來傳統媒體主導的議程設置過程發生了變化，伴隨著傳播權的轉移、公眾參與度的提高和信息量劇增等原因導致議程設置功逐漸能減弱。過往傳統新聞的內容是由編輯有選擇地進行報道後再呈現在受眾面前的，而個性化新聞推送是用戶自己來選擇看哪一方面的內容，而這一環節中，天然的技術賦權將傳播權從傳統媒體下放至平台的用戶，使得受眾和社會的連接無需依賴傳統媒介，新聞媒體作為把關人的作用和議程設置功能都在減弱。
4.2 演算法新聞治理缺陷下的演算法權利異化
演算法作為人工智慧的基石之一，是「一種有限、確定、有效並適合用計算機程序來實現的解決問題的方法,是計算機科學的基礎」。近年來,伴隨人工智慧深度學習演算法取得的重大突破和大數據時代的到來,人工智慧的應用場景不斷拓展，人工智慧時代正逐漸從想像成為現實。藉助於海量的大數據和具備強大計算能力的硬體設備,擁有深度學習演算法的人工智慧機器可以通過自主學習和強化訓練來不斷提升自身的能力,解決很多人類難以有效應對的治理難題。伴隨人工能演算法在國家和社會治理中重要性的日漸凸顯,國家和社會對於演算法的依賴也逐漸加深,一種新型的權力形態——演算法權力也隨之出現。
可以把演算法權利分為四種：數據主權、演算法設計權、研發的資本權和演算法控制權。由於前三種權利都是單向的、演算法開發者賦予演算法的權利，是屬於演算法開發者的，與演算法分發平台呈現的效果沒有直接的影響，所以本文將著重論述演算法控制權。
演算法控制權是雙向的，用戶是演算法技術數據行為的提供者，同時又是被演算法技術控制的受害者。例如我們看到「今日頭條」會通過推送演算法來監管用戶的發布和瀏覽行為，同時平台會通過演算法決策系統來實現內容的發布去引導用戶。演算法控制權當然是一種天然技術賦予的權利，但演算法控制權是在用戶提供數據行為的情況下才得以實現的，因此演算法控制權既存在內容生產權，同時有要尊重和保護演算法相對人的義務。
正因為如此，演算法技術被認為是一種雙刃劍，一方面演算法能夠做出精準的行為預測，可以為管理者提供非常好的循環干預機制；對於公共行為主體來說，可以通過對大數據的應用來解決社會治理問題，對於私人主體來說可以藉助數據來提供個性化和定製化的服務；另一方面，演算法技術存在著諸如利益和風險不對稱等問題，而且由於演算法技術發展的超前性，新科技的創造者具備不對稱的信息和技術優勢，能夠按照自身利益的需求來塑造在平台上的演算法推送邏輯和社會系統，這帶來了監管的不確定性。人們要通過集體行為去承擔社會責任，通過這樣的方式規制演算法權利，可以讓我們能夠對演算法分發系統的意義和價值得到更深刻的思考。