基于此背景下 ， 算法推送新闻的传播机制应运而生，用户不需要特意搜索自己需要的信息，而是海量的信息会自行“找到”用户，为用户节省搜索时间之余，又能做到真正为用户提供有用的信息 。
2.2新闻推荐算法的发展现状
算法推荐是依据用户数据为用户推荐特定领域的信息，根据受众使用反馈不断修正并完善推荐方案 。目前主要有两类新闻机构使用算法推送，其一是新型的互联网新闻聚合类平台，国内主要是以今日头条和一点资讯等算法类平台为代表，在我国新闻客户端市场上拥有极高的占有率 。张一鸣创建今日头条是依靠大数据和算法为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务 ， 算法会以关键词等元素判断用户的兴趣爱好，从全网抓取内容实现个性化推荐 。国外则是以Facebook、Instagram等平台为代表，这些APP都是通过算法挖掘用户的数据，以用户个性化需求为导向对用户进行新闻推送 。另一种则是专业新闻生产的传统媒体，为积极应对新闻市场的竞争和提高技术水平而转型到新闻全媒体平台，如国内的“人民日报”等，国外利用算法推送向用户推送新闻的传统媒体则有美国的美联社、华盛顿邮报和英国的BBC等,他们利用算法监督受众的数量还有阅读行为 ， 使他们的新闻报道能够更加受受众的喜欢，增加用户的粘性 。
2.2 新闻推荐算法的原理
2.2.1 新闻推荐算法的基本要素
算法推送有三个基本要素，分别是用户、内容和算法 。用户是算法推送系统的服务对象，对用户的理解和认知越是透彻，内容分法的准确性和有效性就越准确 。内容是算法推送系统的基本生产资料，对多种形式内通的分析、组织、储存和分发都需要科学的手段与方法 。算法是算法推送技术上的支持，也是最核心的 。系统中大量用户与海量的信息是无法自行匹配的，需要推送算法把用户和内容连接起来，在用户和内容之间发挥桥梁作用，高效把合适的内容推荐给合适的用户 。
2.2.2 新闻推荐算法的基本原理
算法推送的出现需要具备两个条件：足够的信息源和精确的算法框架 。其中，算法的内容生产源与信息分发最终效果密切相关：是否有足够多的信息可供抓取与信息是否有足够的品质令用户满意都将对信息的传播效果产生影响 。与此同时，分发环节也在向前追溯 ， 改变着整个传播的生态 。目前，国内新闻传播领域所使用的算法推送主要有三大类——协同过滤推送、基于内容推送和关联规则推送 。
协同过滤推送分为基于用户的协同过滤和基于模型的协同过滤 。前者主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出相似用户喜欢的新闻文章类别 ， 并预测目标用户对该文章的喜欢程度，就可以将其他文章推荐给用户；后者和前者是类似的，区别在此时转向找到文章和文章之间的相似度，只有找到了目标用户对某类文章的喜爱程度，那么我们就可以对相似度高的类似文章进行预测 ， 将喜爱程度相当的相似文章推荐给用户 。因此，前者利用用户历史数据在整个用户数据库中寻找相似的推送文章进行推荐，后者通过用户历史数据构造预测模型，再通过模型进行预测并推送 。
基于内容的推送即根据用户历史进行文本信息特征抽取、过滤，生成模型，向用户推荐与历史项目内容相似的信息 。它的优点之一就是解决了协同过滤中数据稀少时无法准确判断分发的问题 。但如果长期只根据用户历史数据推荐信息，会造成过度个性化，容易形成“信息茧房” 。
关联规则推送就是基于用户历史数据挖掘用户数据背后的关联，以分析用户的潜在需求，向用户推荐其可能感兴趣的信息 。基于该算法的信息推荐流程主要分为两个步骤，第一步是根据当前用户阅读过的感兴趣的内容 ， 通过规则推导出用户还没有阅读过的可能感兴趣的内容；第二是根据规则的重要程度，对内容排序并展现给用户 。关联规则推送的效果依赖规则的数量和质量，但随着规则数量的增多 ， 对系统的要求也会提高 。
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