AI驱动新闻创新：算法推荐与用户画像课程

AI驱动新闻创新课程设计：算法推荐与用户画像 一、课程概述 本课程聚焦AI技术在新闻领域的创新应用，系统讲解算法推荐与用户画像的核心原理、实践方法及行业案例，帮助学员掌握数据驱动的新闻生产与传播策略。

二、课程模块与内容 模块1：AI驱动新闻创新概述 行业趋势

实时新闻与短视频传播（抖音、TikTok案例）3 个性化推荐与用户粘性提升（今日头条、Flipboard案例）17 伦理挑战：算法偏见与隐私保护713 技术生态

自然语言处理（NLP）与内容生成7 多模态交互与虚拟主播技术12 模块2：算法推荐技术基础 核心算法解析

协同过滤（用户/物品相似性计算）1 基于内容的推荐（文本特征提取与匹配）1 深度学习模型（如Wide & Deep、Graph Neural Networks）6 实践应用

多邻国动态难度调整与个性化学习路径2 嘟嘟巴士的实时避堵算法优化4 模块3：用户画像构建方法论 数据驱动流程

数据源整合：行为日志、社交数据、第三方API9 数据清洗与特征工程：去噪、归一化、时序分析1。 聚类分析：K-means、两步聚类、系统聚类1。 标签体系设计

基础属性标签（年龄、地域） 行为偏好标签（阅读时长、点击率） 心理特征标签（兴趣图谱、价值观）8 模块4：行业应用案例分析 新闻平台实践

豆神教育的AI写作辅导系统（多模态交互）2 腾讯新闻的动态难度调整与即时反馈2 工具与平台

Delve AI用户画像生成工具（Google Analytics数据整合）9 SPSS聚类分析实战（会员价值分层）1。 三、课程特色 实验环节

使用Python实现简单推荐系统（协同过滤算法） 基于公开数据集构建用户画像标签体系 前沿拓展

生成式AI在新闻写作中的应用（GPT-4o语音交互）11 元宇宙新闻场景与虚拟形象驱动技术12 四、参考资源 工具平台

Delve AI用户画像生成工具9 TheGrid算法驱动设计系统5 行业报告

ARK《2。25全球无人驾驶出租车市场预测》4 唐界传媒《技术驱动内容创新白皮书》3 五、课程价值 通过本课程，学员将掌握： ✅ 算法推荐系统的核心逻辑与优化策略 ✅ 用户画像构建的全流程方法论 ✅ 行业标杆案例的复现与创新思路 ✅ AI伦理与社会责任的平衡实践

（注：课程内容可根据实际需求调整模块深度与实践环节比例。）