以智能技术支撑的文本内容推荐系统的模式研究

发布时间：2020-04-23 09:50

【摘要】：随着智能推荐技术的发展,智能推荐模式也被应用在各行各业。在现阶段,内容产业在内容分发过程中对推荐模式的应用已经成为主流。内容推荐模式,为用户提供了高效率、高满意度的阅读体验,一定程度上解决了信息冗余问题。但与此同时,内容推荐模式也为内容产业带来了前所未有的其他问题。如何在发挥智能推荐模式的优势,如何规避智能推荐模式的弊端就成为一个重大课题。本文通过对推荐系统在内容产业的应用实例,应用文献分析法、案例分析法和跨学科研究方法,首先对内容推荐模式的发展进行文献分析,后对现阶段应用于内容领域的推荐模式进行具体概括描述,后以“今日头条”、“一点资讯”和微博为例,把内容推荐系统大体上分为两类:基于内容的推荐系统及基于社交的推荐系统。针对这两种推荐系统的重要环节基于传播学理论层面进行了比较、分析与研究。从用户分析、内容分析和系统分析等环节要素中概括了基于内容的推荐系统;从用户的人群属性分析,对用户的点击分析,对用户地理位置分析及相似用户分析概括了基于社交的推荐系统的推荐系统,对这两个推荐系统应用到的推荐模式也做了具体分析。进而对这些推荐模式在现阶段的传播特点发展进行了概括分析:(1)智能技术支撑的内容推荐技术迎合用户的个性化和定制化,加快了传播效率;(2)推荐技术在内容平台的使用,增加了用户粘性;(3)智能推荐技术的应用,重构了内容生态;(4)推荐模式在现阶段引起的“信息茧房”;(5)智能模式引起的“超级全景监狱”的反思。对推荐模式在内容产业对内容生态的影响及智能推荐模式在内容产业现阶段的局限性也做了阐述:(1)引起内容上的监管不力;(2)当前智能推荐模式在技术上局限性。针对推荐模式在现阶段发展情况,为推荐模式日后更稳健发展提供了启示。最后,内容推荐模式的发展对内容生产者、平台方及用户本身也提出了更高的要求,基于内容推荐技术的进步,媒介技术的发展再次引发学界对技术善恶论的反思。针对推荐模式在现阶段发展情况,为推荐模式日后更稳健发展提供了启示:(1)内容推荐者,应该注意自己的角色转变,从服务用户转到引导用户;(2)内容产业,应该保证内容源头的优质;(3)从“受众”到“用户”,全民素质应该提高。
【图文】：

北京印刷学院硕士学位论文 内容智能推荐模式的应用模式的“短视”问题。特别是未经改良的推荐模式，基本上属于用户看了什么系统推荐什么，系统推荐只关注目标用户当下的关注，不能真正把用户的需求和潜在的需求挖掘出来。除此之外，通过对推荐模式的梳理，可以推测，推荐模式对用户取向的趋同大于对新闻资讯重要性的考量。现阶段的传播现状不再是资讯分发者对内容的价值判断，而是新闻获得者对新闻热点的兴趣取向。推荐模式的产生及应用，把当下的新闻产业的种种问题都带回大众视野，在下一章中本文讲就产生的这些问题进行梳理。

图 5-2 基于亲密度的社交内容匹配精准投放示意图综上所述，推荐模式在新闻资讯产业的使用，确实节省了用户对部分信息需求信息获取的时间成本，一定程度解决了信息冗余的问题，而且，因为推荐模式在行业的引入，改变了新闻行业的内容生态。针对不同类型的用户，，推荐模式也的确做到了“千人千面”。关于推荐模式的优劣及发展前景，本文将在下两章中进行梳理阐述。
【学位授予单位】：北京印刷学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.3;G206

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本文编号：2637603