对传媒业而言，大概没有一个时代比今天更强调技术的作用。
各大资讯平台全面发力算法，希望从这个呼啸而至的智媒时代分一杯羹。无论是4月刚获得10亿美元D轮融资的今日头条，还是上线不到两年就跻身资讯应用前三甲的天天快报，亦或一点资讯、网易号、百家号等等各自圈地的新产品们，都无一不强调自己的技术属性和渠道分发优势，算法面前，内容为王的声音似乎小了许多。
在巨头们争相建设生态的博弈中，优质自媒体、专业媒体成为被争夺的对象，但同样也面临着选择：与平台合作，与算法共谋，还是继续顾全“酒香不怕巷子深”的脸面？从实际情况上看，国内国外在这一点上有颇多相似之处，多数内容生产者、生产机构的选择是在新的生态中寻找自己的舒适区，这意味着不得不接受这套生态系统下的丛林法则。
推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为6种：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐，本文选取两种常用的介绍：
1基于内容的推荐算法
2协同过滤算法
一般做新闻推荐有三种策略：
1基于内容的推荐
也可以叫做基于用户画像的推荐，意思就是根据用户的历史点击记录，总结出用户的喜好，也就是用户画像，计算每个新闻与用户画像的相似度，将相似度最高的新闻推荐给用户；
2协同过滤推荐
就是找到和用户兴趣相似的群体，然后把这个群体喜欢的推荐给这个用户；
我们正处在一个信息大爆炸时代，新闻信息量巨大，传统的新闻媒体已经无法完成全部信息过滤的历史使命，新闻信息过滤的主动权从传统的新闻媒体手中逐渐转移出去，算法推荐型新闻分发平台便应运而生。
过去，帮忙过滤信息的权力掌握在新闻媒体手中，媒体以喉舌的身份自居。今天，空前膨胀的信息时代，仅仅依赖媒体来过滤信息已经力不从心，于是，有了两种方式，一种是把权力让给社交关系，让每个人推荐自己喜欢的新闻内容给朋友，大家都是新闻编辑，同时也消费朋友推荐的新闻内容，另一种是把权力让给算法，让算法来识别人们的喜好，推荐人们可能感兴趣的内容。
《今日头条》正在用推荐算法技术颠覆我们这个时代的阅读，把阅读的权力让给技术，用技术来识别用户的喜好，并推荐可能感兴趣的内容；
《一点资讯》也是依靠机器算法“精准”分发资讯的平台，是一款为兴趣而生、有机融合搜索和个性化推荐技术的兴趣引擎，基于兴趣为用户提供私人定制的精准资讯；
知乎的《读读日报》结合了UCG与算法推荐，也在走推荐算法的路。
2传统新闻生产逻辑的改变
3沦为为他人做嫁衣
目前业界对于新闻推荐算法的评价褒贬不一，除了主流的鄙夷态度外，也不得不承认其对于新闻媒体还是有存在的积极意义的，毕竟算法是人发明的，分发平台会大受欢迎也是用户来选择的。