本书聚焦我国视听网站推荐算法的发展脉络与现实挑战，以发展阶段为纵轴勾勒算法从起步到成熟的演进轨迹，以代表性平台为横轴对比技术产研、内容推发等实践成效。
书中先梳理网络视听业态与智能化浪潮，分析行业发展现状、政策变迁及环境变革；再深入推荐算法技术，阐述其兴起、分类、应用场景及建模过程；随后剖析不同时期主流视听网站算法实践。此外，本书构建TMUS评价体系，指出各类平台算法问题，借鉴国外经验，提出风险治理路径与新质生产力发展方向，为行业健康发展提供参考。

解码智能推荐的技术逻辑与社会影响，兼具理论深度与实践价值，助力把握 智慧视听 时代的行业机遇与治理方向。

MPEG技术实现了对音视频压缩和解压缩的关键突破，带来了一场席卷音频、音乐、视频领域的数字视听风暴，有效推动了视听内容的数字化传播进程。在这一技术变革的推动下，视听网站如雨后春笋般迅速发展起来。视听网站将先进的数字视听技术与互联网技术融合，为用户提供了一个集音乐、电影、电视剧、短视频等多种多媒体资料于一体的视听节目服务平台。用户只需轻点鼠标或触摸屏幕，便能随时随地享受到丰富多彩的视听盛宴，极大地丰富了人们的娱乐生活和文化体验。
作为互联网时代催生的新模式新业态，视听网站从行业自主发展到国家战略规划，经历了不断的试水与探索。2014年《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》审议通过，标志着媒体融合正式上升至国家战略的高度。视听网站也因此在融媒化的大趋势下迅速崛起，成为媒体行业中的一股不可忽视的力量。2019年，国家广电总局进一步印发了《关于推动广播电视和网络视听产业高质量发展的意见》，明确提出到2025年广电5G网络和智慧广电建设要取得重要成果，高新技术深度融合应用，网络综合承载能力和智能化水平显著提升，不断满足政用、民用、商用等多样性多层次的视听需求和信息需求。在政策赋能下，视听网站以深度融合和智能化为目标，不断实现智能技术的广泛应用和推送模式的创新发展。
视听网站的兴起，不仅改变了传统媒体的传播方式，还催生了新的商业模式和产业格局。在这场变革中，传统广播电视台不再局限于单一的播出渠道，而是积极拥抱新技术，以用户需求为核心，不断探索智能网络平台的融媒体转型之路。视听网络呈现出前所未有的融合化、智能化、多平台传播等显著特征，逐步从互联网+的初级阶段迈向传媒+的深度融合阶段，通过拾起用户散落在不同介质上的注意力资源，实现传播效能的聚合与转化，进一步提升媒体的影响力和传播力。在这一过程中，视听网站始终将用户需求放在首位，利用大数据、人工智能等先进技术，深入分析用户的观看习惯、兴趣偏好等信息，为用户提供更加个性化、智能化的内容推荐和服务。同时，视听网站还积极拓展多平台传播渠道，实现电视、手机、平板、PC等多终端的无缝连接，让用户能够随时随地享受到高质量的视听盛宴。
2024年，媒体融合国家战略已稳健步入第十个年头，与此同时，智慧视听的浪潮席卷整个行业，标志着媒体生态迈入了一个全新的智能化、精细化发展阶段。视听网站在媒体融合和智能化探索上半场究竟交出了怎样一份答卷值得回顾，未来视听网站又该如何继续向深、向优发展也值得思考。基于此，本书以发展阶段为纵轴，勾勒出视听网站推荐算法从起步到成熟的演进轨迹；以代表性视听网站为横轴，对比分析它们在技术产研、内容产推、用户服务等方面的实践与成效。通过这一纵横交错的研究路径，力求全面、深入地揭示视听网站推荐算法的发展脉络，挖掘其背后的多元主体与多维问题，为视听网站的未来发展提供有益的参考与借鉴。
在智能时代的大背景下，算法作为视听网站智能化转型的核心引擎，重要性日益凸显，成为各大平台亟须深入改革与创新的重点。因此，本书致力于对我国视听网站在不同时期的推荐算法及其应用形态进行全面考察，梳理我国主要视听网站在推荐算法探索中从萌芽到快速发展、再到走向成熟的全过程。在梳理这一发展历程时，本书特别关注视听网站智能化探索中技术、用户、政策、资本等多元因素的复杂交织与相互作用。技术是推动这一切变革的底层动力；用户是技术的最终受益者，他们的需求与反馈不断指引着推荐算法的发展方向；政策与法规是技术健康发展的有力保障，确保了技术创新与隐私保护、版权维护之间的平衡；资本则作为重要的催化剂，加速了视听网站智能化转型的步伐，推动了整个行业的繁荣发展。
智能时代机遇与风险激荡并存，如何在智能化浪潮中把握机遇、规避风险是视听网站发展中必须重视的关键问题。本书以此为出发点，采用混合研究方法，力求全面而深入地剖析当前视听网站在智能化转型过程中所面临的机遇与挑战。具体而言，本书结合对重要政策文件的深入解读、对算法规则文件的内容分析、对视听网站APP的界面走读以及代表性事件的案例分析等方法，讨论推荐算法在实际应用中的成效与不足，从中提炼出可资借鉴的经验与教训。在此基础上，本书从技术层关注算法的优化与创新，探讨如何提升推送的精准度和用户体验；从平台层审视平台在内容审核、版权保护等方面的责任与担当；从社会层聚焦于算法对公众认知、价值观形成等方面的影响，旨在为国内视听网站的发展提供有益的参考和启示，推动整个视听网站行业的技术革新和繁荣发展。
面对视听网站推荐算法中存在的种种问题，探索切实可行的治理策略应当成为研究的重中之重。本书积极借鉴国外视听网站在算法优化、内容推荐、用户体验等方面的先进经验与成功模式。取其精华，去其糟粕。结合中国本土的实际情况，包括视听网站的行业特性、复杂多变的市场环境以及日益多元化的用户需求，进行精准对接与本土化改造。本书不仅注重理论层面的探讨，更强调实践应用的检验。根据《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》中构建适应全媒体生产传播工作机制和评价体系的战略要求，本书尝试构建一套全面客观的视听网站推荐算法应用效果评价体系、一套视听网站推荐算法发展问题的综合治理模式、一套激活视听网站新质生产力发展的创新方案。
未来，随着用户需求的不断升级和技术的持续创新，视听网站的发展前景将更加广阔。本书期望能够为视听网站推荐算法的治理贡献智慧与力量，推动视听网站行业的持续健康发展，构建更加健康、有序、繁荣的视听传播生态，让智能技术真正成为推动社会进步、增进人民福祉的强大力量。

洪杰文，武汉大学新闻与传播学教授、博士生导师，武汉大学媒体发展中心研究员，美国天普大学和香港城市大学媒体与传播系访问学者，中国记协新媒体专业委员会专家委员，湖北省新闻传播教育学会秘书长。主持有国家社科基金重点项目、人文社科基金项目、湖北省教育科学规划重大招标课题、湖北省社会科学基金项目和湖北省委宣传部重大调研课题等课题多项。主持和参与编著论著七部，发表学术论文五十余篇，目前主要从事网络传播理论与实务、数字媒介产品与运营、社会化媒体与舆情以及新闻传播教育等方面的研究。
常静宜，武汉大学新闻与传播学院博士研究生，主要研究方向包括人机传播、智能技术应用与媒介伦理等，致力于探讨智能时代人与技术的互动关系及其社会影响，已在国内核心学术期刊上发表多篇研究成果。

第一章 网络视听业态与智能化发展浪潮 / 001
第一节 我国互联网视听传播行业发展及现状 / 003
一、我国视听产业的互联网化进程 / 003
二、我国主要视听网站及产业格局现状 / 009
第二节 媒体融合背景下的网络视听政策变迁 / 016
一、走向融合的视听网站建设要求 / 016
二、网络视听管理与规制政策的发展与变化 / 019
第三节 智能化发展趋势下的视听产业环境变革 / 023
一、从内容到服务的用户视听需求转型 / 023
二、人工智能＋视听的加速发展和应用 / 026
第二章 推荐算法技术的兴起、发展与应用 / 031
第一节 推荐算法技术的兴起 / 033
一、算法的历史渊源 / 033
二、应运而生的推荐算法 / 040
第二节 推荐算法的概念、分类及应用场景 / 043
一、推荐算法的基本概念 / 043
二、视听网站中常用推荐算法的分类 / 044
第三节 视听网站推荐算法的设计与建模过程 / 051
一、用户偏好的建模和预测 / 051
二、基于内容与协同过滤算法的原理 / 055
三、推荐算法在视听网站中的应用场景 / 062
四、混合推荐算法的设计和实现 / 065
第三章 国内主要视听网站的推荐算法发展历程 / 069
第一节 探索期（20042009 年）：网络技术驱动下的推荐算法
尝试 / 071
一、技术发展推动视听网站生态演变 / 072
二、早期商业综合型视听网站的 UGC 内容推荐尝试土豆、
优酷 / 078
三、主流媒体型视听网站对网络新闻推荐的探索
央民新闻 / 082
第二节 发展期（20092014 年）：移动互联时代下的推荐算法
创新 / 089
一、用户需求下的分众传播逻辑转型 / 090
二、商业综合型视听网站的个性化改革与算法创新
爱优腾 / 093
三、内容垂直型视听网站社交 + 圈层推荐异军突起
B 站 / 104
第三节 成熟期（20142019 年）：媒体融合下的推荐算法体系
整合 / 108
一、视听网站之间的竞合关系向纵深发展 / 109
二、台网兼容型视听网站对推荐算法的整合应用芒果 TV / 112
三、短视频型视听网站对个性化与主流化的推荐平衡抖音 / 115
第四节 繁荣期（20192024 年）：新媒介形态下的推荐算法
优化 / 119
一、短视频 + 直播新媒介形态推动视听网站平台化改革 / 120
二、视听网站三大梯队与国家队的智能发展战略 / 123
三、视听网站推荐算法规则体系基于界面走读与内容
分析 / 128
第四章 视听网站推荐算法应用效果的评价体系建构 / 145
第一节 视听网站推荐算法的相关政策与研究 / 147
一、视听网站推荐算法政策文件收集与筛选 / 147
二、视听网站推荐算法相关文献检索与筛选 / 149
第二节 视听网站推荐算法评价的核心维度 / 152
一、基于 LDA 模型的政策文本挖掘 / 152
二、基于 CiteSpace 的文献关键词聚类 / 155
第三节 TMUS 视听网站推荐算法评价指标体系 / 157
一、技术性能维度：准确性、新颖性、多样性、适应性 / 160
二、媒体效能维度：传播力、引导力、影响力、公信力 / 164
三、用户体验维度：卷入度、有用性、易用性、愉悦感 / 168
四、社会责任维度：公平性、可解释性、安全性、自主性 / 172
五、TMUS 视听网站推荐算法评价体系模型 / 175
第五章 国内视听网站推荐算法发展中存在的问题 / 177
第一节 主流媒体型视听网站的公共个性矛盾 / 179
一、新闻投放与用户需求的匹配精准度不高 / 181
二、借鸡生蛋式推荐动摇新闻把关专业性 / 182
三、难以实现的算法透明消解媒体权威性 / 184
第二节 商业综合型与台网兼容型视听网站的效益价值
失衡 / 186
一、热度导向推荐算法加剧饭圈冲突 / 188
二、流量至上推荐算法的商业属性与价值属性 / 190
三、迷信个性化推荐算法容易忽视用户潜在需求 / 192
第三节 内容垂直型与短视频型视听网站的功能责任
断裂 / 193
一、推荐算法失速存在同质化和排异化风险 / 195
二、推荐算法失控导致版权侵权和隐私侵权 / 196
三、推荐算法失衡导致了个体歧视和公共缺失 / 201
第六章 案例探析：国内外视听网站推荐算法风险治理 / 205
第一节 国外代表性视听网站推荐算法借鉴YouTube 与
Netflix / 207
一、YouTube 模式：完善的观看评估体系 / 208
二、Netflix 模式：NRS 专有算法集合 / 212
第二节 国内外推荐算法相关侵权纠纷案例分析 / 218
一、视听网站推荐算法侵犯版权纠纷 / 218
二、视听网站侵犯用户数据隐私纠纷 / 224
第三节 欧洲和美国的互联网视听服务监管机制 / 229
一、欧盟：避风港原则变革下的法律规制 / 229
二、美国：立法司法技术三位一体监管机制 / 234
第七章 视听网站推荐算法综合治理与新质生产力发展 / 239
第一节 视听网站推荐算法的风险治理与优化路径 / 241
一、以事先预防为顶层设计的前瞻性发展 / 242
二、以多重算法叠加为技术优化的动态式发展 / 244
三、以社会公共价值为第一考量的合法性发展 / 246
第二节 依托算法技术的视听网站新质生产力发展 / 248
一、新型劳动者：高素质传媒人才与跨界人才协同 / 249
二、新型劳动对象：盘活资源要素推动视听内容生产 / 250
三、新型劳动资料：新技术驱动视听网站智能化 / 251
结 语 / 254