本研究旨在深入探讨大数据背景下新闻个性化推荐算法优化策略及对用户体验的影响,以期为提升新闻推荐系统的性能和用户满意度提供理论依据和实践指导.本研究采用文献综述、实证分析和算法实验相结合的方法,首先梳理新闻个性化推荐算法研究现状和存在的问题,然后重点探讨大数据背景下新闻个性化推荐算法优化策略.同时,本研究还关注内容多样性的提升和实时热点事件的融入方式,以丰富推荐结果,满足用户的多元化需求.本研究得出以下结果:优化后的新闻个性化推荐算法在推荐准确性、用户满意度和参与度方面均有显著提升,但同时过度依赖个性化推荐可能导致用户视野受限,产生"信息茧房"效应.为此,本研究提出平衡个性化推荐与多样化呈现的策略,旨在既保持推荐的精准性,又避免用户陷入"信息茧房".此外,还强调持续优化算法模型、完善用户画像和注重用户体验的重要性,以期为新闻推荐系统的未来发展提供有益参考.
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