一、什么是新闻推荐算法
新闻推荐算法，是一种人工智能技术，它利用计算机算法通过分析用户行为，抓住用户的兴趣点，从大量的新闻信息中选取一些最能引起用户注意的新闻进行推荐，提高用户体验。
二、新闻推荐算法的主要有哪些
1.基于内容的推荐算法
该算法根据文章关键词、主题、文本情感等特征，去做新闻推荐。如自然语言处理技术的词频统计，文本相似度计算等。2.基于协同过滤的推荐算法
该算法主要通过分析用户的历史行为数据，将与之行为相似的用户之间的喜好相同的文章相互推荐。
3.混合推荐算法
该算法是在两种算法基础之上，将两种算法的结果融合起来，同时考虑用户个性化需求、新闻主题、推荐内容的有效性、流行度等因素。三、新闻推荐算法的发展
1.早期，基本以协同过滤为主要技术手段，通过对用户行为数据的分析，推荐用户喜欢的文章和新闻。
2.随着互联网的不断发展，新的信息挖掘技术被应用于新闻推荐算法中，用户个性化需求更好地得到满足，推荐结果更加精准与符合用户需求。
3.现在，新闻推荐算法已经逐渐向深度学习领域发展。例如，通过大规模的语料库训练模型，提高预测的准确度和推荐结果的有效性。
四、新闻推荐算法的争议与问题
新闻推荐算法的发展也带来了一些问题，如过度个性化，会使用户不接触与自己不同类型、不同领域的文章和新闻，丧失了吸收不同观点的能力。同时，算法也容易受到技术和政策要求的影响。
结论：
随着智能化和人工智能技术的发展，新闻推荐算法的准确度和符合度不断提升。但人工智能不能取代人类思考，新闻推荐算法需要更加合理使用，达到用户与社会的共赢。