通过上面三个推荐维度可以作为数据基?。?分析当前用户处于什么环境 ， 结合用户画像以及文章的内容分类来推荐，尽量做到推送的内容都是用户所感兴趣的 。算法系统还会通过内容分类、分析抽取，把文本相似度高的文章，包括新闻主题、内容相似的文章进行消重，解决推送重复的问题 ， 进一步对目标用户进行精确且不重复的内容推荐 。最后过滤质量低俗色情的内容，以免造成平台会有负面倾向 。
3.4 “今日头条”新闻推荐算法的价值取向
3.4.1 “用户为上”
“今日头条”的算法推送是站在用户的立场上的，以满足用户个性化和推送的精准性，“今日头条”也重新衡量了新闻价值标准：以用户为上，用户对新闻内容和阅读方式的满意度便是平台推送新闻的价值宗旨 。传统媒体时代，只有报纸和电视，有什么受众就得看什么，而如今“今日头条”根据用户兴趣去进行推送 。算法推送平台用户范围广，很多用户热衷关注负面，也有许多用户都有窥视欲和好奇心，喜欢无聊八卦和无聊新闻，而且在好奇心作用下用户都有从众心理 。这使得生产者过度去迎合受众，只要是用户喜欢看就可以发表在“今日头条”上 。
3.4.2 “算法主导”
“今日头条”更注重技术分发，生产者是用户，受众者也是用户，这样一来内容监管和分发就很困难 。算法推送机制根据用户爱好进行推送，这样生产的内容快、也无疑会加速内容配送效率 。在算法推送模型中，用户点击频率、阅读时间、点赞评论以及转发在算法时代都是可以进行量化的目标 。在这样情况下生产的内容，想要获得较大点击率和推送率，需要标题才能吸引用户 ， 因为用户在平台一眼能看到的就是标题和配图 。标题和配图决定用户是否会打开你的内容，这导致许多内容生产者在编辑新闻标题时陷入标题党的怪圈，还有导致低俗内容的呈现，以制造冲突制造悬念贴标签等方式引用户点击 ， 意图把自己的文章做成爆文 。对于海量的信息内容 ， 即使今日头条数据和智能推荐做的再好 ， 目前来说也难以抵挡海量的垃圾信息 。
4.算法推送新闻引发的伦理问题
在如今网络时代的传播思维中 ， “用户为上”、“算法主导”的新闻价值取向已经在算法聚合类平台成为了普遍，算法推送技术作为吸引用户的手段，搭建起一个充满诱导的媒介环境，以此增加用户对平台的粘性 。算法推送技术在获取信息、传播速度等方面与以往相比有着跨时代的进步，但与此同时，由于算法推送技术的加入，衍生出新的伦理问题，并且日渐复杂化 。
4.1 算法推送引发的伦理问题
4.1.1 算法推送过于机械化，没有思考能力
单向的算法推荐对用户来说经常会带来内容杂乱无章、信息量过大、信息价值低等问题 。从逻辑讲，算法只是从关键字的检索匹配来完成统计推荐，但对新闻报道或文学作品具有艺术性、专业性的内容来说，是不能保证推送的质量的 。算法方面，目前主要基于匹配检索与统计，大部分都是个人关注的信息类型和标签 ， 难以达到较好的推送效果 。一千个人眼里有一千个哈姆雷特，但是计算机只有只有一个 。算法技术过于注重机械化的统计，只根据关键词来推荐用户 ， 对我们中国具有博大精深的中国文字文化底蕴，推荐算法是远远不够的 。整个新闻客户端显得像是一个菜市场，没有态度、没有风格，阅读感受单一化 ， 呈现了碎片化的特点 。新闻不只是让用户能够了解身边发生的新鲜事，还有宣传正面思想和传播正能量的作用 ， 新闻应该还要给人们带来新的思考 。让机器做出正确判断很简单，但是让机器综合心理学、社会学、乃至某细分领域内的规则做出判断还要正确地引导受众则很难，正如现在算法技术还不能完成一篇富有人文性、文学性和批判性的深度报道，它止步在了碎片式的、表层的传播范畴 。
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