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在新闻信息领域,如何处理人工编辑和机器算法之间的微妙关系?

随着新闻热点的多样化,大量的新闻内容满足了读者对信息的阅读需求。如果您继续仅仅依靠手动编辑,由于内容数量的限制,内容分发效率确实不高。此外,手动编辑倾向于关注最受欢迎的标题内容,通常是“一千个人”,很难用长尾巴覆盖内容。

机器算法就是擅长解决这些问题。一方面,通过收集大量信息,然后通过数据挖掘,智能地分析每时每刻最热门、最值得用户关注的问题;另一方面,推荐引擎将持续分析用户浏览、收集、转发和评论新闻信息的行为,然后根据用户的阅读偏好、习惯、阅读时间、阅读位置等维度构建个性化用户模型。两者结合后,它将智能地为用户推荐越来越准确的个性化信息。

将匠心注入机器算法

如果我们仅仅依靠主题数据指标和主题相关性的算法分布,由于读者的好奇心或最微妙的心理兴趣,追求位置和兴趣点的声音占据了大多数,这使得信息趋于片面。

除了可能使公众的阅读品味庸俗化之外,随之而来的另一个问题是“成千上万人、成千上万张脸”的个性化浪潮是否会形成一个信息孤岛,从而挤出他们真正感兴趣的话题的生存空间或培养新的兴趣。

从趋势的角度来看,未来的算法技术必须走向人工智能,它们能够解决的问题包括对用户肖像的判断和洞察力...但在技术背后,如何注入人文情怀?至少人们在优秀内容中的直觉、经验和独创性是不可替代的。

标题:将匠心注入机器算法

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