| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究的缘由及背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.3 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.3.1 算法推荐机制研究 | 第13-14页 |
| 1.3.2 算法推荐机制对新闻业的整体影响 | 第14-15页 |
| 1.3.3 算法推荐与社交媒体 | 第15-16页 |
| 1.3.4 算法推荐——从技术逻辑到价值中立 | 第16-17页 |
| 1.4 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.1 个案分析法 | 第17页 |
| 1.4.3 深度访谈法 | 第17-18页 |
| 1.5 研究的创新点与难点 | 第18-19页 |
| 1.5.1 研究的创新点 | 第18页 |
| 1.5.2 研究的难点 | 第18-19页 |
| 2 算法推荐机制 | 第19-27页 |
| 2.1 算法推荐机制概况 | 第19-21页 |
| 2.1.1 算法推荐系统的出现 | 第19-20页 |
| 2.1.2 算法推荐机制的运行原理 | 第20-21页 |
| 2.2 算法推荐机制类型及其现实应用 | 第21-27页 |
| 2.2.1 算法推荐系统的类型 | 第21-24页 |
| 2.2.2 不同推荐算法系统的优缺点对比 | 第24-25页 |
| 2.2.3 算法推荐机制的现实应用 | 第25-27页 |
| 3 基于“今日头条”的算法推荐机制研究 | 第27-35页 |
| 3.1 “今日头条”的算法推荐机制 | 第27-30页 |
| 3.1.1 推荐模型的维度 | 第28页 |
| 3.1.2 推荐特征 | 第28-29页 |
| 3.1.3 内容分析 | 第29-30页 |
| 3.1.4 评估分析 | 第30页 |
| 3.2 “今日头条”的成长与算法危机 | 第30-35页 |
| 3.2.1 “今日头条”的探索与成熟 | 第30-33页 |
| 3.2.2 算法危机凸显 | 第33-35页 |
| 4 算法的权力与责任 | 第35-41页 |
| 4.1 算法的隐形权力——今日头条受众使用效果研究 | 第35-39页 |
| 4.1.1 受众的“使用与满足” | 第35-37页 |
| 4.1.2 “信息茧房”效应 | 第37-38页 |
| 4.1.3 算法成为隐形的“议程设置者” | 第38-39页 |
| 4.2 算法媒体平台的社会责任 | 第39-41页 |
| 4.2.1 媒体的社会责任论 | 第39页 |
| 4.2.2 算法媒体的技术与责任 | 第39-41页 |
| 5 技术与人文价值的融合 | 第41-47页 |
| 5.1 算法推荐机制的价值观 | 第41-42页 |
| 5.1.1 算法推荐机制的伪“中立性” | 第41页 |
| 5.1.2 算法推荐机制背后体现价值观 | 第41-42页 |
| 5.2 在技术与人文价值中寻找平衡 | 第42-45页 |
| 5.2.1 “今日头条”的算法优化 | 第42-43页 |
| 5.2.2 人工编辑入驻重守“把关人”角色 | 第43-44页 |
| 5.2.3 受众的能动性与反思 | 第44-45页 |
| 5.3 信息传播环境需要技术与人文的共存 | 第45-47页 |
| 6 结语 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |