李云霞 李偉

摘要：信息化時(shí)代，人們面臨的信息過(guò)載問(wèn)題日益嚴(yán)重，如何從海量信息中快速、準(zhǔn)確地獲取自己感興趣的內(nèi)容成為亟待解決的問(wèn)題。新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在根據(jù)用戶的需求和興趣推薦新聞內(nèi)容，提升用戶的閱讀體驗(yàn)和滿意度。然而，目前大多數(shù)新聞推薦系統(tǒng)仍然采用基于內(nèi)容相似度或協(xié)同過(guò)濾等傳統(tǒng)方法，往往無(wú)法精確把握用戶的個(gè)性化需求。文章指出，傳統(tǒng)媒體和新媒體融合發(fā)展已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)，主流媒體的新聞傳播活動(dòng)也從單一的“發(fā)布”轉(zhuǎn)向了“推送”，新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦是用戶參與新聞生產(chǎn)的有效方式，能夠滿足不同用戶的個(gè)性化需求，提高用戶參與感和歸屬感，增強(qiáng)傳播效果。文章從新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦技術(shù)的概念及基本原理入手，分析新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦的主要技術(shù)，從數(shù)據(jù)收集與分析、建立用戶畫像、推薦算法實(shí)現(xiàn)和采寫算法實(shí)現(xiàn)四個(gè)方面闡述新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦與采寫的實(shí)現(xiàn)步驟，并提出媒體在做好內(nèi)容建設(shè)工作基礎(chǔ)上的內(nèi)容個(gè)性化推薦與采寫的路徑，旨在為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的信息服務(wù)。

關(guān)鍵詞：用戶角度；新聞內(nèi)容；個(gè)性化推薦；信息化

中圖分類號(hào)：G210.7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-8883（2023）07-0087-03

互聯(lián)網(wǎng)上每天都會(huì)產(chǎn)生大量的信息，而這些信息往往是分散、雜亂的，如何從中挖掘出有價(jià)值的新聞線索展開(kāi)采寫，為用戶提供所需要的信息是一個(gè)難題。個(gè)性化推薦與采寫有利于為用戶提供感興趣的內(nèi)容，而這一點(diǎn)正是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心價(jià)值。個(gè)性化推薦技術(shù)就是為了解決這個(gè)難題而誕生的。

一、新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦技術(shù)的概念及基本原理

在新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦過(guò)程中，需要從用戶角度出發(fā)，分析用戶的行為數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，對(duì)用戶行為進(jìn)行建模，如用戶的閱讀歷史、瀏覽歷史、行為偏好等數(shù)據(jù)，然后將用戶與新聞內(nèi)容進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果為用戶推薦相關(guān)的新聞內(nèi)容[1]。通過(guò)這種方式，可以有效地解決記者“不懂”“不會(huì)”推薦信息的問(wèn)題，從而更好地滿足用戶對(duì)信息的個(gè)性化需求。

（一）什么是新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦

新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦是利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，對(duì)用戶的行為進(jìn)行分析，根據(jù)用戶的興趣偏好來(lái)為用戶推薦相關(guān)的新聞內(nèi)容[2]。新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦技術(shù)是當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的一種個(gè)性化信息服務(wù)技術(shù)[3]，主要包括以下幾個(gè)方面：第一，分析用戶的瀏覽歷史、消費(fèi)歷史、興趣偏好等數(shù)據(jù)，并通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)來(lái)建立用戶與新聞內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)；第二，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立用戶對(duì)新聞內(nèi)容的評(píng)分模型[4]，根據(jù)用戶的評(píng)分情況來(lái)為用戶推薦相關(guān)的新聞內(nèi)容；第三，通過(guò)基于內(nèi)容過(guò)濾算法來(lái)為用戶推薦相關(guān)的新聞內(nèi)容[5]。

在這個(gè)過(guò)程中，還可以通過(guò)其他一些技術(shù)來(lái)更好地實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。

（二）基本原理與方法

新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦過(guò)程，主要是基于用戶興趣偏好進(jìn)行內(nèi)容推薦，可以有效地解決“信息過(guò)載”和“信息窄化”問(wèn)題，幫助用戶獲取到最有價(jià)值的新聞[6]。其基本原理是利用相關(guān)技術(shù)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，并對(duì)用戶的興趣偏好進(jìn)行建模，然后將用戶與新聞內(nèi)容進(jìn)行匹配，最后根據(jù)匹配結(jié)果，為用戶推薦相關(guān)的新聞內(nèi)容[7]。例如，通過(guò)分析用戶在手機(jī)端上的瀏覽記錄、行為偏好、搜索記錄等來(lái)建立用戶行為模型，然后通過(guò)構(gòu)建相似度計(jì)算模型來(lái)計(jì)算用戶之間的相似度，根據(jù)相似度計(jì)算結(jié)果，為用戶推薦相關(guān)的新聞內(nèi)容。

目前，新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦的技術(shù)主要包括：一是協(xié)同過(guò)濾算法。該算法根據(jù)用戶的歷史瀏覽記錄和興趣偏好，找到與用戶口味相似的其他用戶，然后將這些用戶感興趣的新聞推薦給目標(biāo)用戶。二是基于內(nèi)容的推薦算法。該算法通過(guò)對(duì)新聞內(nèi)容的分析，提取關(guān)鍵詞、主題等信息，然后將與用戶興趣相關(guān)的新聞推薦給目標(biāo)用戶。三是深度學(xué)習(xí)算法。該算法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行深度分析，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、更精細(xì)的個(gè)性化推薦。四是基于語(yǔ)義相似度的推薦算法。該算法通過(guò)計(jì)算新聞之間的語(yǔ)義相似度，將與用戶已讀新聞相似的新聞推薦給目標(biāo)用戶。五是基于情感分析的推薦算法。該算法通過(guò)對(duì)新聞內(nèi)容的情感分析，將具有相似情感的新聞推薦給用戶，從而更好地滿足用戶的情感需求[8]。這些技術(shù)有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和用戶需求選擇適合的算法來(lái)進(jìn)行個(gè)性化推薦。

二、新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦與采寫的實(shí)現(xiàn)

（一）數(shù)據(jù)收集與分析

數(shù)據(jù)是新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦與采寫的基礎(chǔ)，主流媒體在新聞內(nèi)容的生產(chǎn)過(guò)程中，要充分利用好用戶數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)資源，結(jié)合技術(shù)手段對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。當(dāng)前，主流媒體在新聞內(nèi)容的生產(chǎn)過(guò)程中，主要通過(guò)用戶行為習(xí)慣分析、用戶畫像等方式分析用戶[9]。

在用戶行為習(xí)慣分析方面，主流媒體可以借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)用戶瀏覽記錄、訪問(wèn)軌跡等進(jìn)行分析。在對(duì)用戶行為進(jìn)行分析時(shí)，首先要對(duì)用戶訪問(wèn)過(guò)的頁(yè)面進(jìn)行抓取，并對(duì)抓取到的頁(yè)面進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注，然后通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)構(gòu)建出用戶興趣模型，最后根據(jù)用戶興趣模型，向用戶推薦相關(guān)新聞內(nèi)容。

在用戶畫像方面，主流媒體可以通過(guò)爬蟲技術(shù)、文本挖掘技術(shù)等手段構(gòu)建出用戶畫像[10]。主流媒體可以利用爬蟲技術(shù)爬取互聯(lián)網(wǎng)上的新聞內(nèi)容數(shù)據(jù)，利用文本挖掘技術(shù)從這些數(shù)據(jù)中提取出文本信息、行為信息等有價(jià)值的信息。

（二）建立用戶畫像

用戶畫像是指通過(guò)對(duì)用戶的行為、偏好等進(jìn)行收集、整理和分析，形成的一個(gè)可以反映用戶基本特征的“數(shù)字檔案”。通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的挖掘和分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)用戶特征的刻畫，從而幫助媒體更好地了解用戶需求，提升新聞內(nèi)容制作的針對(duì)性和有效性。在新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦過(guò)程中，要通過(guò)技術(shù)手段建立和完善用戶畫像。主流媒體要充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，依托平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容采集、生產(chǎn)與分發(fā)，在此基礎(chǔ)上建立用戶畫像[11]。

（三）推薦算法實(shí)現(xiàn)

基于內(nèi)容的推薦算法（Content Based Rank，CBR）是目前應(yīng)用最廣泛的個(gè)性化新聞推薦算法[12]。CBR算法通過(guò)挖掘用戶與內(nèi)容的關(guān)系，根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和行為偏好進(jìn)行個(gè)性化推薦。CBR算法可以根據(jù)用戶在網(wǎng)絡(luò)上留下的痕跡、瀏覽的內(nèi)容等，進(jìn)行個(gè)性化推薦，滿足用戶對(duì)內(nèi)容的需求。同時(shí)，CBR算法還可以根據(jù)用戶不同興趣愛(ài)好、不同行為特征進(jìn)行個(gè)性化推薦，具有較強(qiáng)的針對(duì)性。

（四）采寫算法實(shí)現(xiàn)

新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦的實(shí)現(xiàn)，可以基于個(gè)性化推薦算法，通過(guò)內(nèi)容的相似性與用戶的相似度進(jìn)行匹配，然后根據(jù)用戶的需求和興趣偏好，為其推薦相應(yīng)的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的新聞傳播[13]。在新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦中，要注意以下幾個(gè)方面。

第一，需要充分考慮用戶需求和興趣偏好。用戶不僅對(duì)感興趣的新聞內(nèi)容有強(qiáng)烈需求，還會(huì)對(duì)其他類型的新聞內(nèi)容有很大需求。

第二，需要在做好內(nèi)容建設(shè)工作的基礎(chǔ)上進(jìn)行個(gè)性化推薦。主流媒體要做好內(nèi)容建設(shè)和服務(wù)創(chuàng)新工作，同時(shí)也要注重用戶參與和互動(dòng)，對(duì)用戶感興趣的話題、領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注，提高用戶參與感和歸屬感。

第三，要注意在信息采集過(guò)程中保護(hù)用戶隱私。主流媒體要避免過(guò)度曝光和傳播不實(shí)信息，這不僅會(huì)導(dǎo)致用戶隱私泄露問(wèn)題的發(fā)生，還會(huì)給平臺(tái)帶來(lái)負(fù)面影響。因此，主流媒體在做好內(nèi)容建設(shè)工作的同時(shí)，要注重信息采集過(guò)程中的隱私保護(hù)。

三、新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦與采寫的應(yīng)用路徑

（一）新聞客戶端應(yīng)用

新聞客戶端是目前主流媒體內(nèi)容傳播的主要渠道，也是用戶獲取信息的重要渠道，對(duì)新聞客戶端進(jìn)行個(gè)性化內(nèi)容推薦和采寫，是增強(qiáng)主流媒體新聞傳播效果的重要方式。新聞客戶端應(yīng)用一方面可以為用戶提供更好的服務(wù)，另一方面可以為用戶提供更多個(gè)性化內(nèi)容推薦服務(wù)。

新聞客戶端具有一定的社交屬性，根據(jù)用戶瀏覽過(guò)的內(nèi)容、收藏過(guò)的內(nèi)容等信息，對(duì)用戶進(jìn)行內(nèi)容推薦。在新聞客戶端中，用戶可以根據(jù)自己的興趣愛(ài)好進(jìn)行個(gè)性化閱讀。這種閱讀方式，可以增強(qiáng)用戶的參與感，提高用戶對(duì)主流媒體新聞資訊內(nèi)容的關(guān)注度和閱讀興趣。

主流媒體也可以利用新聞客戶端開(kāi)展更多個(gè)性化服務(wù)。比如，為用戶提供個(gè)性化推薦服務(wù)、個(gè)性化定制服務(wù)等。主流媒體可以依托自身資源優(yōu)勢(shì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)新聞客戶端開(kāi)展個(gè)性化內(nèi)容推薦和采寫服務(wù)。比如，人民日?qǐng)?bào)、新華社等主流媒體在新聞客戶端中探索了多種個(gè)性化推薦形式：一是通過(guò)技術(shù)手段分析用戶興趣愛(ài)好、行為數(shù)據(jù)等，為用戶進(jìn)行個(gè)性化內(nèi)容推薦；二是在新聞客戶端中設(shè)置“定制”或“訂閱”頻道，根據(jù)用戶需求和興趣偏好進(jìn)行個(gè)性化定制；三是在新聞客戶端中設(shè)置“我的頻道”欄目，根據(jù)用戶行為習(xí)慣進(jìn)行個(gè)性化內(nèi)容推薦。

（二）新聞網(wǎng)站應(yīng)用

個(gè)性化推薦技術(shù)能夠?yàn)橛脩籼峁扒饲妗钡男畔⒎?wù)，滿足用戶的個(gè)性化需求，為用戶提供更精準(zhǔn)、更優(yōu)質(zhì)、更適合他們的新聞內(nèi)容[14]。在新聞網(wǎng)站中，個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)用主要體現(xiàn)在新聞網(wǎng)站編輯根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣和興趣愛(ài)好，通過(guò)算法識(shí)別并推薦與用戶興趣相符的內(nèi)容。同時(shí)，還可以通過(guò)對(duì)用戶的關(guān)注數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，精準(zhǔn)識(shí)別和捕捉目標(biāo)受眾，從而為新聞內(nèi)容的呈現(xiàn)提供依據(jù)。

在新聞網(wǎng)站中，個(gè)性化推薦技術(shù)可以根據(jù)用戶對(duì)相關(guān)新聞的關(guān)注和閱讀習(xí)慣等信息，將不同類型、不同屬性的新聞內(nèi)容精準(zhǔn)地推薦給不同用戶。這種推送方式能夠幫助新聞網(wǎng)站增強(qiáng)用戶黏性，滿足用戶個(gè)性化需求。以今日頭條為例，該平臺(tái)通過(guò)算法推薦技術(shù)，將海量信息按照興趣分類展現(xiàn)在用戶面前，讓不同類型的用戶都能在第一時(shí)間獲取自己感興趣的信息。

同時(shí)，該平臺(tái)還通過(guò)個(gè)性化推薦技術(shù)，將這些內(nèi)容以消息、圖表、專題等形式呈現(xiàn)給用戶。通過(guò)個(gè)性化推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)的精準(zhǔn)推送，不僅可以讓用戶對(duì)自己感興趣的信息進(jìn)行閱讀，還可以讓用戶從“被動(dòng)接受”變?yōu)椤爸鲃?dòng)選擇”。

個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)用在新聞網(wǎng)站中還能發(fā)揮重要作用。今日頭條不僅能根據(jù)用戶喜好推送新聞內(nèi)容，還能根據(jù)不同新聞內(nèi)容的屬性和傳播特點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化推薦。例如，在對(duì)重大突發(fā)事件進(jìn)行報(bào)道時(shí)，今日頭條會(huì)根據(jù)事件特點(diǎn)、最新進(jìn)展等信息，為用戶推薦相關(guān)領(lǐng)域的新聞內(nèi)容。同樣以今日頭條為例，該平臺(tái)通過(guò)個(gè)性化推薦技術(shù)，根據(jù)用戶關(guān)注數(shù)據(jù)和閱讀數(shù)據(jù)對(duì)新聞內(nèi)容進(jìn)行分析和處理，將新聞內(nèi)容分發(fā)給關(guān)注該話題的高質(zhì)量?jī)?nèi)容愛(ài)好者和相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士。在這種個(gè)性化推薦技術(shù)的支持下，今日頭條能夠更好地滿足不同類型用戶的需求。同時(shí)，該平臺(tái)還通過(guò)個(gè)性化推薦技術(shù)提高了新聞內(nèi)容的質(zhì)量和傳播力。

（三）新聞社交媒體應(yīng)用

用戶的需求和興趣偏好是個(gè)性化推薦的重要依據(jù)，用戶的反饋和參與能夠更好地進(jìn)行個(gè)性化推薦。新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦與用戶的興趣偏好有著緊密聯(lián)系，新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦能夠?yàn)橛脩籼峁└迂S富、全面的內(nèi)容，提高用戶滿意度[15]。

新聞社交媒體能夠?yàn)樾侣剝?nèi)容個(gè)性化推薦提供支持。隨著社交媒體平臺(tái)的普及，新聞內(nèi)容可以通過(guò)社交媒體平臺(tái)進(jìn)行分發(fā)，用戶可以在社交媒體上分享和訂閱自己喜歡的新聞內(nèi)容。主流媒體可以借助社交媒體平臺(tái)，為用戶提供更豐富的新聞內(nèi)容。例如，《紐約時(shí)報(bào)》通過(guò) Facebook 和 Twitter 等平臺(tái)，向用戶推送紐約最新疫情情況等相關(guān)信息，既滿足了讀者對(duì)疫情信息的需求，也讓讀者了解了美國(guó)疫情發(fā)展情況。

為了實(shí)現(xiàn)新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦和采寫，需要滿足不同用戶的興趣偏好。目前，主流媒體對(duì)新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦還沒(méi)有形成系統(tǒng)的認(rèn)知，如何為不同類型用戶提供更好、更具針對(duì)性的新聞內(nèi)容仍然是值得關(guān)注和探索的問(wèn)題。在此背景下，主流媒體可以借助社交媒體平臺(tái)開(kāi)展相關(guān)實(shí)踐活動(dòng)。

四、結(jié)語(yǔ)

新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦技術(shù)是一種基于用戶興趣偏好和歷史閱讀行為等信息，為用戶量身定制新聞內(nèi)容的技術(shù)，具有廣闊的發(fā)展前景。但通過(guò)個(gè)性化推薦技術(shù)，用戶可能只看到自己感興趣的內(nèi)容，缺乏了解和接觸其他領(lǐng)域的機(jī)會(huì)，容易形成“信息繭房”效應(yīng)，需要做進(jìn)一步的改進(jìn)。

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作者簡(jiǎn)介 李云霞，編輯，研究方向：新聞采編。 李偉，助理編輯，研究方向：新聞采編。