「java爱旅行」ai旅行
今天给各位分享java爱旅行的知识，其中也会对ai旅行进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、java的就业前景咋样？
- 2、java零基础入门书籍有哪些值得推荐？
- 3、想要系统学习java到底要学习哪些知识
- 4、学习JAVA的书籍
- 5、java培训课程有什么内容?
- 6、关于java新闻网站的算法
java的就业前景咋样？
java的就业前景还是非常好的，虽然很多人都在说java饱和了，但事实上，java运用更加广泛，而且可以被看作是一项基础来学。
不论学大数据、web、全栈、人工智能、前后端，小程序都需要学java！而且当你学完java后，再学C#，python，PHP等其他语言是会有事半功倍的效果！简单列举下学好java可以做哪些事情。
java学好可以做：
做网站，Java开发做网站可以说是大材小用了，不过用Java做网站还是很容易的；
做管理系统，每个公司都会用到管理系统，比如OA，ERP等等，Java也可以做；
做CS程序，所谓的CS程序就是例如QQ这样的有客户端的程序，用Java也可以完成的；
做移动应用，我们所熟悉的Android都是依赖Java的，所以学习完Java做移动应用很吃香
做游戏，Java中也包括了游戏开发的内容，用它做游戏也是非常不错的；
做大数据分析，大数据分析是如今比较流行的，而其中就有大量Java的内容，所以学习Java从事大数据分析是不错的选择。
北大青鸟中博软件学院祝你学有所成！望采纳！
北大青鸟中博软件学院java课堂实拍
java零基础入门书籍有哪些值得推荐？
四大名著之《Java核心技术(第10版)》
提起Java入门必读，四大名著是少不了的。《Java 核心技术》就是其中之一，分卷一、卷二两册，卷一讲基础，卷二为进阶。全书对于Java语言的核心概念、语法、重要特性和开发方法讲解地非常细致，可以说是一部有关Java的百科全书。
四大名著之《EffectiveJava中文版(第 2 版)》
“神书”、“整本书都是精华”、“内容永不过时”、“Java 程序员必读”……这些标签都是属于《Effective Java中文版》的。
这本书不是讲理论基础的，而是讲实战的。书中介绍了78条极具实用价值的经验规则，涵盖了大多数开发人员每天所面临的问题的解决方案，并且通过代码例子进一步进行佐证，让你知其然，也知其所以然。
哪怕不是Java程序员，也能买来看看，书中绝妙的编程观是跨语言、跨平台的。
四大名著之《Java 编程思想(第 4 版)》
这同样是一本Java领域的经典书籍，从Java编程的基础知识点开始讲起，慢慢深入，一直到Java的高级特性。作者用了大量通俗易懂的代码对理论进行佐证，让读者在实际操作中可以深入理解操作符、枚举类型、接口等相关知识。
这是一本被广大读者评价为“不管什么时候阅读都会有收获”的书，不论你是否刚接触 Java，都可以在阅读中获得启迪。
《深入理解Java虚拟机：JVM 高级特性与最佳实践(第 2 版)》
用Java却不懂JVM是说不过去的，但市面上有关JVM 的书很少，这本书更是少有的国内讲解此方面备受好评的书，甚至可以说是JVM书籍最好的读物之一。
本书整体内容更偏向实战，难易适中。从内存管理、执行子系统、程序编译与优化、高效并发等核心主题讲解JVM。第2版根据JDK1.7进行了内容升级，整体上不光适合入门，而且对于已经接触JVM的人来说，也会常读常新。
《Java语言程序设计(基础篇)(原书第 10 版)》
这应该是很多程序员，尤其是Java程序员倍感亲切的书，因为这本书可以说是他们当中很多人的入门初心。
本书从最基本的程序理论知识出发，哪怕你完全没有Java基础，也可以通过这本书了解Java基本的程序设计、语言结构、面对对象程序设计等知识。书中还配了大量的代码和课后习题，让读者在了解有关Java的基础知识的时候，也能进行实践深入理解。
非常适合零基础、Java 和编程爱好者来读。
《Java 高并发编程详解：多线程与架构设计》
全书主要分为四个部分：第一部分主要阐述Thread的基础知识；第二部分引入了 ClassLoader； 第三部分详细、深入地介绍volatile关键字的语义；第四部分也是最重要的一部分，站在程序架构设计的角度深入讲解了如何设计高效灵活的多线程应用程序。
上述就是推荐的几本学Java要看的书籍。
想要系统学习java到底要学习哪些知识
一、java基础
学习任何一门编程语言，首先要学习的是基础语法，开启Java学习的第一步，当然就是深入掌握计算机基础、编程基础语法，面向对象，集合、IO流、线程、并发、异常及网络编程，这些我们称之为JavaSE基础。当你掌握了这些内容之后，你就可以做出诸如：电脑上安装的迅雷下载软件、QQ聊天客户端、考勤管理系统等桌面端软件。
JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。
在Java基础板块中有6个子模块的学习：
基础语法，可帮助你建立基本的编程逻辑思维；
面向对象，以对象方式去编写优美的Java程序；
集合，后期开发中存储数据必备技术；
IO，对磁盘文件进行读取和写入基础操作；
多线程与并发，提高程序效率；
异常，编写代码逻辑更加健全；
网络编程，应用服务器学习基础，完成数据的远程传输。
学习该阶段，可以完成一些简单的管理系统、坦克大战游戏、QQ通信等。
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二、数据库
互联网最具价值的是数据，任何编程语言都需要解决数据存储问题,而数据存储的关键技术是数据库。MySQL和Oracle都是广受企业欢迎的数据库管理系统。Java程序和数据库通信的最常见技术是JDBC，Druid和C3P0。学习这些数据库技术后，可以掌握数据库运维技术、复杂业务表结构设计规范、工作中常见的SQL操作、软件数据存储等。
数据库不仅仅是Java开发工程师的必学课程，也是其他语言都需要掌握的技能。用于对交互过程中客户的数据进行存储。
该板块包括关系型数据库和非关系型数据库。
例如：MySQL、oracle、redis、MongoDB等。数据库学习完毕后，可以将数据存储到数据库中，也可以通过SQL语句从数据库中查询数据，结合Java项目可以实现动态站点的数据的保存。
技术树
三、前端技术
浏览器展示给用户看到的网页就是前端，前端有三大基础技术分别为Html、CSS、JavaScript，这些学完后，为了做出更好、更炫的交互式体验效果，我们还需要学习jQuery、ElementUI、Vue、Ajax，以及打包工具webpack。学完这些技术后，我们可以开发微信小程序、响应式网站、移动端网站、开发类似京东一样的B2B2C商城、管理后台等。
Javaweb阶段包括前端、数据库和动态网页。Javaweb是互联网项目的入门课程，是学习后面高进阶课程的基础。
首先，我们先看一下前端板块。该板块主要包括如下几个模块：
HTML5，网页制作标记语言；
CSS，对HTML制作网页进行美化；
JavaScript，嵌入在页面中的脚本语言，具备逻辑性；
Vue，前端框架，简化了与服务器端交互的操作，用户良好的交互体验是必不可少的。
学习前端技术后，可以完成类似京东、淘宝的前端工程的编写。
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四、动态网页
掌握前端技术只能做静态网站，但它页面数据一成不变，而动态网站可以根据数据库中变更的数据实现不同的内容展示，应用更广泛，因此程序员必须要学会做动态网站。使用Java做动态网站，我们需要学习Servlet、Filter、Session、Cookie、JSP、EL表达式、JSTL等做动态网站的完整知识体系，学完可研发出OA系统、内容网站、BBS等。
动态网页是中级程序员服务器端编程的基础，是高级框架学习的必备课程，后期学习的框架、服务底层都是基于动态网页技术之上的。
该板块包括Javaweb核心技术、包括Servlet、Request、Response、Cookie和Session等，通过这些技术的学习可以完成动态站点开发，可更好的完成服务器端与客户的交互，让页面的数据“动”起来，做出小型的应用系统。
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五、编程强化
前面学了JavaSE基础，但它在企业级应用中程序处理业务的效率并不高、扩展差，编程强化是对JavaSE基础的加强，将针对性的提高程序处理业务的执行效率、增强程序扩展性。编程强化将加强多线程高级学习，涉及线程内存、线程通信等技术。学完以后，能增加一个中级程序员的知识储备，无论在面试过程中还是将来技术的深入打一个良好的基础。
编程强化是对解决实际问题方面做一个深入的了解和应用，是对JavaSE基础的加强，对后期自动以框架和对一些服务框架的底层理解做支撑。
编程强化板块主要包括如下几个模块：多线程高级、涉及线程内存、线程通信等；JVM优化，对JVM底层进行调优来提高项目执行效率；NIO，同步非阻塞IO来提高效率。
学习该阶段，可以对原有项目进行优化从而使程序更快更稳定。
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六、软件项目管理
公司开发都是团队协同开发，为更好的掌握实际开发，我们还需要学习常用的项目管理平台、版本控制器、项目构建工具以及自动化部署工具。项目开发一定是有版本升级的，管理好项目进度和版本需要Git、Maven、Sonar这样的系统平台。学习完软件项目管理后，将掌握整个项目实际开发过程以及整个项目开发过程中所使用协同开发工具。
JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。
在Java基础板块中有6个子模块的学习：基础语法，可帮助你建立基本的编程逻辑思维；面向对象，以对象方式去编写优美的Java程序；集合，后期开发中存储数据必备技术；IO，对磁盘文件进行读取和写入基础操作；多线程与并发，提高程序效率；异常，编写代码逻辑更加健全；网络编程，应用服务器学习基础，完成数据的远程传输。
学习该阶段，可以完成一些简单的管理系统、坦克大战游戏、QQ通信等。
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七、热门技术框架
Javaweb掌握后，已经具备企业中实际项目的开发能力了，但它开发效率低，代码量大，开发周期长、开发成本高。企业中广泛使用一些优秀的框架技术来解决上述问题，因此我们还需要学习框架技术，项目开发中主流的Java框架技术有SpringMVC、Spring、MyBatis、MyBatis Plus、SpringData等。这些框架技术都是一个优秀程序员所必备的技能。
使用Javaweb进行企业级开发是完全可以的，但是开发效率比较低，所以对常用的逻辑操作进行封装就形成了框架，因此框架是企业开发的入门技能。
热门框架板块主流框架有如下几个：Spring框架，占据统治地位，其生态系统涉及各个方面解决方案；MyBatis框架，使用ORM思想对数据库进行操作。
该板块学习后，就可以进行真实企业级项目开发了，做出的项目也会更加符合企业要求。
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八、分布式架构
需要用到分布式微服务的技术。学习完该阶段课程，可以具备大型SOA架构和微服务架构能力，能掌握大型微服务项目必备技术和实际经验。企业发展过程中，业务量和用户量逐渐增加，为了保证系统的可用性，系统越做越复杂，研发人员增多，大家很难共同维护一个复杂的系统，往往修改部分内容，导致牵一发而动全身，所以我们需要升级系统架构，
随着互联网的发展，业务的复杂性和用户的体验性都需要提高，所以分布式架构出现了。该板块主要讲解的是分布式架构的相关解决方案。
主要包括如下模块：Dubbo，高性能的 RPC 服务发布和调用框架；SpringBoot，简化Spring应用的初始搭建以及开发过程；Spring Cloud，一系列框架的有序集合，如服务发现注册、配置中心、负载均衡、断路器、数据监控等。
该板块的学习，可以具备大型互联网项目开发的必备技术和实际经验，为进入BATJ打下基础
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九、服务器中间件
在分布式系统架构中，服务与服务之间的异步通信，是非常常见的需求之一，消息中间件的诞生正是为了解决这类问题。目前市面上的主流消息中间件有RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，我们将学习这3个消息中间件，实现分布式项目中的异步通信。学习完这些后，可以实现分布式项目的异步通信、分布式应用日志收集、分布式事务等。
中间件板块是大型互联网项目中必备的。服务中间件可以帮助各子模块间实现互相访问，消息共享或统一访问等功能。其包括远程服务框架中间件，例如阿里（Apache）的RPC框架Dubbo等；消息队列中间件，例如：阿里巴巴开源分布式中间件RocketMQ、高吞吐量消息发布和流处理服务Kafka等。
学习服务中间件是中级JavaEE工程师必要技术，也是JavaEE架构师必须精通的技术。
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十、服务器技术
程序开发完成后，我们把它们打包部署到服务器中运行，所以我们需要学习常见的服务器技术，常见的服务器有Linux和Window server，Linux性能高，是当前主流。我们写好的项目需要用一个软件运行起来，这个软件叫web容器，我们需要在服务器上安装web容器来发布项目，当前主流的web容器有tomcat、jetty、nginx、undertow。
不管是使用原生Javaweb进行开发，还是使用框架进行开发，项目最终需要对外发布才能供全世界的人访问到，而服务器板块就可以解决这个问题，所以服务器是项目发布的必要技术。该板块包括虚拟化和web应用服务器的学习，主要包括如下几个模块：Vmware，虚拟机软件；Linux，专门用于服务器的系统；Nginx，集群部署时反向代理服务器；Tomcat，项目发布时主要使用的服务器。
该板块学习后，我们就可以把开发好的项目发布到服务器中，然后供你的小伙伴远程访问了，超酷！
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十一、容器技术
具备了服务器操作系统及web容器，我们就可以部署单机的站点，在分布式系统中，几十上百的服务，如果使用单机这种部署方式，会投入很高的人力，同时出错的几率也大。所以服务器虚拟化技术Docker也称为如今的必备技术了，Docker可以帮助运维人员实行快速部署，批量维护.使用Kubernetes实现自动化部署、大规模可伸缩、应用容器管理。
容器化技术是近两年超级火的一个专题，通过容器化技术可以对环境进行打包，方便移植，大大提高了开发效率。该板块包括容器化技术Docker和其平台管理引擎Kubernetes，其中，Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。而Kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效。通过该板块的学习，你可以通过上述技术快速搭建环境，节省开发时间，提高开发效率。
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十二、业务解决方案
企业开发中会遇到一些通用的业务场景，诸如：搜索引擎、缓存、定时任务、工作流、报表导出、日志管理、系统监控等，那么这些通用的解决方案也有现成优秀的免费开源中间件，可供使用。诸如：ElasticSearch、Lucene、Solr、redis、MongoDB、slf4J、ECharts、Quartz、POI等。业务解决方案课程的业务方案和技术难点，解决了企业开发中90%以上的痛点和难点。
虽然我们已经具备了基础技术和高阶技术，但是要想与企业开发相接轨，还需要对实际项目的业务解决方案进行探究。而此版块就是在实际业务场景中的真实解决方案集合，常用的业务解决方案有如下：搜索业务场景解决方案、日志收集与分析场景解决方案、工作流引擎场景解决方案、任务调度场景解决方案、地图开发平台场景解决方案、支付开放平台场景解决方案、图表可视化场景解决方案。通过分析实际业务来学习这个解决方案技术集，完全可以达到中级甚至高级工程师水平。
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java学习路线大陆传送门
学习JAVA的书籍
Java语言基础
谈到Java语言基础学习的书籍，大家肯定会推荐Bruce Eckel的《ThinkinginJava》。它是一本写的相当深刻的技术书籍，Java语言基础部分基本没有其它任何一本书可以超越它。该书的作者BruceEckel在网络上被称为天才的投机者，作者的《Thinking in C++》在1995年曾获SoftwareDevelopmentJoltAward最佳书籍大奖，《Thinking inJava》被评为1999年JavaWorld“最爱读者欢迎图书”，并且赢得了编辑首选图书奖。作者从1986年至今，已经发表了超过150篇计算机技术文章，出版了6本书（其中4本是关于C++的），并且在全世界做了数百次演讲。他是《Thinking in Java》、《Thinking inC++》、《C++ Inside Out》《Using C++》和《Thinking inPatterns》的作者，同时还是《BlackBeltC++》文集的编辑。他的书被读者称为“最好的Java参考书……绝对让人震惊”；“购买Java参考书最明智的选择”；“我见过的最棒的编程指南”。作者的非凡才华，极其跨越语言的能力，使作者被选为Java发展10年间与Java关系最密切的10个人物之一。
《Thinking in Java》讲述了Java语言的方方面面，很多Java语言的老手都评价“这是一本将Java语言讲得相当丑陋的书”。该书谈及了java语言的很多细节，每一个方面都是相当深刻的。通过本书你可以看到“丑陋的”java语言。
网络上关于java语言讲解的视频很多很多，其中不凡有垃圾。《翁恺—JAVA语言》可能是你学习java语言基础的唯一选择，该讲座基本按照《ThinkinginJava》这本书讲解，其中不凡有翁老师的很多有意思的笑话。我很幸运学习就是从此视频开始的。内容包括30讲，我总共看了3遍。
不过，对于初学者我不太推荐使用《Thinking in Java》，我比较推荐Prentice Hall PTR 的《CoreJava2》国内称为《Java 2 核心技术》，目前是第七版。网络上大家都可以下载到电子版。Oreilly的《Java inanutshell》也是一个不错的选择。读完以上两本后，你可以看看翁恺老师的视频，接着可以研究《Thinking in Java》了
java培训课程有什么内容?
像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚进入学生的学生，不知道该从哪里入手，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁看了点个赞。
第一阶段：java基本功修炼
1. 认识计算机硬件
2. 计算机组成原理
3. 计算机软件知识
4. 计算机网络知识
5. 常用网络应用操作
6. 认识计算机病毒
7. 逻辑训练
8. 初识Java
9. 变量和数据类型
10. 选择结构
11. 循环结构for
12. 循环结构do-while
13. 循环结构while
14. 多重循环及程序调试
15. 循环进阶
16. 一维数组及经典应用
17. 二维数组
18. 认识类与对象
19. 方法及方法重载
20. 封装与继承
21. 方法重写与多态
22. 项目实战-汽车租赁系统
23. 抽象类和接口
24. 异常
25. 项目实战-QuickHit
26. Java 中的集合类型
27. List 集合
28. Set 集合
29. HashMap 集合
30. Iterator
31. Collections 算法类及常用方法
32. enum
33. 包装类及装箱拆箱
34. String、StringBuffer 类常用方法操作字符串
35. Date、Calendar
36. Math 类常用方法
37. IO/NIO
38. 字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)
39. 字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)
40. 字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)
41. 字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)
42. 文件复制
43. Serialize、Deserialize
44. 职场晋升力：四象限时间管理与精力管理
45. 多线程(Thread、Runnable)
46. Thread LifeCycle
47. 线程的调度
48. 线程的同步和死锁
49. Thread Pool
50. 职场晋升力：团队合作
51. Socket(TCP、UDP)
52. XML 概念、优势、规范
53. XML 中特殊字符的处理
54. 使用DOM 读取、添加、删除、解析 XML 数据
第二阶段：javaweb开发
55. 搭建和配置MySQL 数据库
56. 数据库增、删、查、改语句
57. 事务
58. 视图
59. 数据库备份与恢复
60. 数据库用户管理
61. 数据库设计
62. 项目实战-银行ATM 存取款机系统
63. 走进 HTML 和CSS
64. 列表表格及表单美化
65. CSS 高级操作
66. Bootstrap
67. CSS 组件
68. JavaScript 面向对象
69. JavaScript 判断、循环
70. JavaScript 闭包
71. JavaScript 语法
72. Bootstrap 综合案例
73. HTML5、CSS3
74. jQuery 基础
75. jQuery 基本操作
76. jQuery 事件与特效
77. jQuery Ajax
78. jQuery 插件
79. 搭建Web 环境初识JSP
80. JSP 九大内置对象
81. JSP 实现数据传递和保存
82. JDBC
83. 单例模式、工厂模式
84. MVC、三层模式
85. Commons-fileupload、CKEditor
86. 分页查询
87. EL 与 JSTL
88. Servlet 与Filter
89. Listener 与MVC
90. Ajax 与 jQuery
91. jQuery 的Ajax 交互扩展
92. 项目实战—使用Ajax 技术改进新闻发布系统
93. 反射
94. Linux 系统的安装
95. 在Linux 中管理目录和文件
96. 在Linux 中管理用户和权限
97. 在Linux 服务器环境下安装软件和部署项目
98. 职场晋升力：职场沟通
第三阶段： 企业级框架开发
99. MyBatis 环境搭建
100. SQL 映射文件
101. 动态SQL
102. MyBatis 框架原理
103. Spring IOC
104. 构造注入、依赖注入、注解
105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务
处理)
106. Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域
107. Spring 框架的运行原理
108. SpringMVC 体系概念
109. SpringMVC 之数据绑定、数据效验、
110. SpringMVC 之视图及视图解析
111. SpringMVC 之文件上传、本地化解析
112. SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理
113. Oracle 数据库环境搭建、安装
114. Oracle 数据库 SQL、分页、备份、还原
115. Hibernate 概念、依赖
116. HQL 查询语言
117. Hibernate 中配置关联映射
118. HQL 连接查询与 Hibernate 注解
119. Struts 2 概念、依赖
120. Struts 2 配置
121. OGNL 表达式
122. Struts 2 拦截器
123. SSH 框架整合
124. 使用Maven 构建项目
125. 使用Struts 2 实现Ajax
126. Jsoup 网络爬虫
127. 多线程网络爬虫
128. 反爬及反反爬策略
129. 通用爬虫设计
130. Echart 图表分析
131. IKAnalyzer 分词
132. 企业框架项目实战-代理商管理系统
133. 企业框架项目实战-SL 会员商城
134. 企业框架项目实战-会员管理系统
135.企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台
第四阶段： 前后端分离开发
136. GitHub
137. Git 基础(checkout、pull、commit、push、merge 等)
138. Git 进阶(多分支协作)
139. GitLab
140. IDEA 的使用
141. Maven 介绍(概念、仓库、构建、命令)
142. 使用Maven 构建WEB 项目
143. 使用Maven 构建多模块项目
144. 使用Maven 搭建私服仓库
145. Scrum 框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)
146. Scrum Team 组建团队
147. 产品需求和用户故事
148. 每日立会
149. 使用敏捷-Scrum 方式开发管理实战
150. 前后端分离、分布式集群架构、垂直架构
151. SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战
152. Git、Maven 私服Nexus
153. 第三方接入技术（微信、阿里）
154. MySQL 电商实战
155. Redis（缓存服务）
156. 搜索引擎-Solr
157. 集成API Doc 工具-Swagger
158. 图片自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic
159. 手机、邮箱注册
160. 单点登录 Token
161. OAuth2.0 认证
162. Jsoup 网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP 爬虫)
163. ExecutorService 线程池
164. IK 中文分词
165. Postman
166. ReactJS
167. webpack
168. 职场晋升力：简历撰写
169. 程序猿面试宝典之项目面试
170.大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行
第五阶段： 分布式微服架构开发
171. Spring Boot 环境搭建
172. Spring Boot 常用技能
173. Spring Boot 整合Redis
174. Spring Boot 整合Mybatis
175. 微服务架构及架构设计
176. 消息队列
ActiveMQ\RabbitMQ
177. 分布式事务
178. 分布式锁 Redis-setnx
179. Zookeeper 注册中心
180. 基于 ActiveMQ 实现高并发
181. Docker 环境搭建
182. Docker 镜像加速
183. Docker 容器管理
184. Docker 镜像管理
185. Docker 容器文件备份
186. Dockerfile
187. Docker 私服仓库
188. 真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购
189. 可视化监控 Portainer
190. Docker Compose 容器编排
191. Docker Compose 扩容、缩容
192. Docker Swarm 集群编排
193. Jenkins 安装、插件配置
194. Jenkins 配置普通任务
195. Jenkins 配置管道任务
196. Jenkins 自动发布服务
197. Spring Cloud Eureka
198. Spring Cloud Feign
199. Spring Cloud Ribbon
200. Spring Cloud Zuul
201. Spring Cloud Config
202. Spring Cloud Hystrix
203. Spring Cloud Sleuth
204. Spring Boot Admin
205.Eureka 注册原理探秘
206. Spring Cloud 大坑解读
207. Zipkin
208. Zipkin 整合RabbitMQ
209. Zipkin 整合MySQL
210. ELK 日志收集
211.Kafka
212. Elasticsearch 映射管理
213. Elasticsearch 查询/复合查询
214. Elasticsearch 集群/集群规划
215. Elasticsearch 聚合
216. Elasticsearch 集群监控
217. Elasticsearch 插件
(Head/BigDesk)
218. Mycat 读写分离
219. Mycat 一主多从
220. Mycat 多主多从
221. Mycat 数据分片
222. Redis
223. Redis-Redlock
224. Elasticsearch 环境搭建
225. Elasticsearch 客户端
226. Elasticsearch 索引管理
227. Elasticsearch 文档管理
228. Mycat 集群
229. Jmeter 并发测试
230. Jmeter 生成测试报告
231. 微信登录
232. 微信支付
233. 支付宝支付
234. 百度地图
235. Sonar 本地检测
236. Sonar +Jenkins 线上检测
237. CI/CD
238. Spring Boot 改造爱旅行项目实战
239. 大型互联网票务类电商项目实战-大觅网
240. ES6 概念(les、const)
241. ES6 对象和数组
242. ES6 函数扩展
243. VUE 环境搭建
244. VUE.JS 指令
245.VUE 交互
246. VUE 实例生命周期
247. VUE 组件
248. VUE 项目环境配置及单文件组件
249.VUE 路由
第六阶段：cc服务
250. Spring Cloud Gateway
251. Consul
252. Nacos
253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析
254. Prometheus + Grafana
255. ES 分布式存储原理
256. NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)
257. OAuth2.0 认证( authorization code 模式)
258. OAuth2.0 认证( implicit 模式)
259. OAuth2.0 认证( resource owner password credentials 模式)
260. OAuth2.0 认证( client credentials 模式)
261. NAS/FastDFS 分布式文件存储
262. Python 基础
263. Python 爬虫
264. 大数据及 Hadoop 概述
265. 分布式文件系统 HDFS
266. 分布式计算框架MapReduce
267. 分布式列式数据库 HBase
268. Hadoop 综合应用
269. 面试大局观
270. 职业规划
271. 项目面试
272. 具体业务场景化解决方案
273. 更多技术专题持续增加中
有不清楚的可以私信我
关于java新闻网站的算法
（一） 算法伦理的研究
1.算法内涵界定。算法源于数学，但现代算法又远远不止于传统数学的计算范畴。算法多被理解为是计算机用于解决问题的程序或步骤，是现代人工智能系统的运行支柱。《计算主义：一种新的世界观》(李建会等，2012)中将算法定义为能行的方法，在外界的常识性理解中所谓算法就是能感受到的一套运算规则，这个规则的特点在于运算时间的有限性、计算步骤的有穷性、输入结果的确切性,它是机械步骤或能行可算计程序。该定义点明了算法应具备的两个基本属性——有限性与有穷性。《用计算的观点看世界》( 郦全民，2016) 则从信息传播的角度解读算法，认为算法实质上是信息处理方法。
2.算法伦理研究
伦理关乎道德价值真理及其判断。存在于自然界、社会中的人，其行为应遵循一定的伦理道德规范。伦理的效应要导向善。伦理道德关注对个体存在的尊重、个体的自由、公平正义以及组织团体的延续与发展等问题。在一定程度上可以说，当今的人类社会已经不能脱离智能算法系统而运行了。
算法无时无处不在对世界产生影响，因而算法也会必然的触碰到伦理道德。和鸿鹏（2017）已指出，算法系统在人类社会生活中的广泛应用，会陷入诸多如人类面临且无法回避的伦理两难选择困境之中。而当算法与伦理发生关联时，学界一般认为会引出职业伦理和技术伦理两种伦理问题。
职业伦理主要与算法系统的开发者有关，指开发者是带有个性价值观、伦理道德观去研发算法系统的行为体，因而算法系统一开始便会掺杂着设计人主观性的伦理道德观。设计者出于何种目的开发某算法系统、面对不同问题设计者持有的伦理道德态度，这些都会在算法系统的运行中得到体现。
技术伦理是算法系统在一定意义上可称之为一种科学技术，这种技术自身及其运作结果都会负载着伦理价值。其实在一些情况下，职业伦理与技术伦理之间并没有很明确的界别，关于这一点，刘则渊跟王国豫已做过论述。
本文将主要从技术伦理的角度对算法关涉伦理这一问题尝试做深入研究。
（二）网络新闻传播的算法伦理研究
算法与技术的融合不断英语于网络新闻传播领域中，从数据新闻到机器写作，从算法推送到舆情到分析，国内新闻传媒领域的机器新闻和相关研究逐渐发展，金兼斌在《机器新闻写作:一场正在发生的革命》(2014)，作者较早的将眼光聚焦于基于算法的新闻内容生产和编辑。认为在自动化新闻生产大发展的前提下，诸如新闻生产或分发中劳动密集型的基础性工作与环节都将被技术取代。张超、钟新在《从比特到人工智能:数字新闻生产的算法转向》(2017) 认为算法正在从比特形式走向人工智能阶段，这种转向使得数字新闻与传统新闻的边界进一步明晰，促使数字新闻生产也产生了变革。胡万鹏在《智能算法推荐的伦理风险及防范策略》中总结了从算法推送方面：针对新闻的价值观所受到的负面影响；以及新闻的公共性、客观性和真实性受到的削弱进行分析；从受众方面：将具体对信息茧房现象以及受众的知情权和被遗忘权展开探讨；从社会影响方面,则针对社会群体、社会公共领域和社会文化所受到的消极影响展开论述。
根据以上文献的梳理可以看出，国内目前对网络新闻传播的算法伦理研究主要集中在新闻业态算法伦理失范的相关问题，因为与其他失范问题相比，这是比较容易发现的。但目前关于网络新闻传播的算法伦理的国内研究还存在不足：国内算法伦理和网络新闻传播算法伦理的研究还是在起步阶段，比较成熟的系统性研究还未出现；关于算法开发人员和平台的责任机制的研究都比较薄弱，总上所述，算法推送新闻的伦理问题研究是有必要继续加强的。
2.新闻推荐算法的兴起、发展与原理
2.1 新闻推荐算法的兴起
随着计算机技术的信息处理的维度越来越高，信息处理的能力不断提升，算法技术可以从大数据中筛选出用户最关心最感兴趣的信息，改变了原有的新闻信息传播方式，重塑了新的媒介生态和传播格局。
但反过来看，在人人都能生产信息的背景下，信息的生产、传播和反馈的速度都是呈几何倍数增长，用户面对的信息越来越多。由于设备的局限性和信息海量，用户无法集中注意力看自己感兴趣的内容，也无法及时抓取对自己有用的信息，于是出现了“注意力经济”。美国经济学家迈克尔·戈德海伯（1997）认为，当今社会是一个信息极大丰富甚至泛滥的社会，而互联网的出现，加快了这一进程，信息非但不是稀缺资源，相反是过剩的。相对于过剩的信息，只有一种资源是稀缺的，那就是人们的注意力。换句话说，信息不能够一味追求量，还要有价值，价值就在于用户对信息的注意力，谁获得了用户的注意力就可以有市场的发展空间，通过“贩卖”用户的注意力能够使新媒体聚合平台获得利润，维持发展。再加上现在生活节奏越来越快，人们对信息获取的量和效率要求提高，不想把时间浪费在自己不感兴趣的信息，从而用户获取信息的“个性化”特征变得明显起来。
基于此背景下，算法推送新闻的传播机制应运而生，用户不需要特意搜索自己需要的信息，而是海量的信息会自行“找到”用户，为用户节省搜索时间之余，又能做到真正为用户提供有用的信息。
2.2新闻推荐算法的发展现状
算法推荐是依据用户数据为用户推荐特定领域的信息，根据受众使用反馈不断修正并完善推荐方案。目前主要有两类新闻机构使用算法推送，其一是新型的互联网新闻聚合类平台，国内主要是以今日头条和一点资讯等算法类平台为代表，在我国新闻客户端市场上拥有极高的占有率。张一鸣创建今日头条是依靠大数据和算法为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务，算法会以关键词等元素判断用户的兴趣爱好，从全网抓取内容实现个性化推荐。国外则是以Facebook、Instagram等平台为代表，这些APP都是通过算法挖掘用户的数据，以用户个性化需求为导向对用户进行新闻推送。另一种则是专业新闻生产的传统媒体，为积极应对新闻市场的竞争和提高技术水平而转型到新闻全媒体平台，如国内的“人民日报”等，国外利用算法推送向用户推送新闻的传统媒体则有美国的美联社、华盛顿邮报和英国的BBC等,他们利用算法监督受众的数量还有阅读行为，使他们的新闻报道能够更加受受众的喜欢，增加用户的粘性。
2.2 新闻推荐算法的原理
2.2.1 新闻推荐算法的基本要素
算法推送有三个基本要素，分别是用户、内容和算法。用户是算法推送系统的服务对象，对用户的理解和认知越是透彻，内容分法的准确性和有效性就越准确。内容是算法推送系统的基本生产资料，对多种形式内通的分析、组织、储存和分发都需要科学的手段与方法。算法是算法推送技术上的支持，也是最核心的。系统中大量用户与海量的信息是无法自行匹配的，需要推送算法把用户和内容连接起来，在用户和内容之间发挥桥梁作用，高效把合适的内容推荐给合适的用户。
2.2.2 新闻推荐算法的基本原理
算法推送的出现需要具备两个条件：足够的信息源和精确的算法框架。其中，算法的内容生产源与信息分发最终效果密切相关：是否有足够多的信息可供抓取与信息是否有足够的品质令用户满意都将对信息的传播效果产生影响。与此同时，分发环节也在向前追溯，改变着整个传播的生态。目前，国内新闻传播领域所使用的算法推送主要有三大类——协同过滤推送、基于内容推送和关联规则推送。
协同过滤推送分为基于用户的协同过滤和基于模型的协同过滤。前者主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出相似用户喜欢的新闻文章类别，并预测目标用户对该文章的喜欢程度，就可以将其他文章推荐给用户；后者和前者是类似的，区别在此时转向找到文章和文章之间的相似度，只有找到了目标用户对某类文章的喜爱程度，那么我们就可以对相似度高的类似文章进行预测，将喜爱程度相当的相似文章推荐给用户。因此，前者利用用户历史数据在整个用户数据库中寻找相似的推送文章进行推荐，后者通过用户历史数据构造预测模型，再通过模型进行预测并推送。
基于内容的推送即根据用户历史进行文本信息特征抽取、过滤，生成模型，向用户推荐与历史项目内容相似的信息。它的优点之一就是解决了协同过滤中数据稀少时无法准确判断分发的问题。但如果长期只根据用户历史数据推荐信息，会造成过度个性化，容易形成“信息茧房”。
关联规则推送就是基于用户历史数据挖掘用户数据背后的关联，以分析用户的潜在需求，向用户推荐其可能感兴趣的信息。基于该算法的信息推荐流程主要分为两个步骤，第一步是根据当前用户阅读过的感兴趣的内容，通过规则推导出用户还没有阅读过的可能感兴趣的内容；第二是根据规则的重要程度，对内容排序并展现给用户。关联规则推送的效果依赖规则的数量和质量，但随着规则数量的增多，对系统的要求也会提高。
2.2.3 算法推送的实现流程
在信息过载的时代，同一个新闻选题有很多同质化的报道，因此分发前需要对新闻内容进行消重，消重后的新闻内容便等待推送，此时的推送有三个类别：启动推送、扩大推送和限制推送。
第一类是启动推送，先对用户精准推送，即将其订阅账号的更新内容第一时间向用户推荐；然后根据用户的历史浏览数据，把相似的文本特征归类后推送给其他用户；最后是给关注用户的相似人群进行推荐。第二类扩大推送是指对于某个点击率、阅读时长都明显高于平均水平的新闻内容，系统会将它自动筛选出来，并向更多的人进行推荐。但在扩大推荐的过程中，系统会依据用户的反馈进行调整。第三为限制推送，指某个点击率、阅读时长都明显低于平均水平的新闻内容，会被系统自动筛选出来，遏制推送，这样的内容会被缩小推荐范围。
3. “今日头条”新闻推荐算法分析
“今日头条”是国内一款资讯类的媒体聚合平台，每天有超过1.2亿人使用。从“你关心的，才是头条！”到如今的“信息创造价值！”，产品slogan的变化也意味着今日头条正逐渐摆脱以往单一、粗暴的流量思维，而开始注重人与信息的连接，在促进信息高效、精准传播的同时注重正确的价值引导。
在2018年初，“今日头条”的资深算法架构师曹欢欢博士在一场分享交流会上公开了其算法运行原理。在他的叙述中，非常详细地介绍了“今日头条”的算法推荐系统概述以及算法推荐系统的操作原理。
3.1.1-1 曹欢欢博士的今日头条算法建模
上图用数学形式化的方法去描述“今日头条”的算法推送，实际上就是一个能够得出用户对内容满意程度的函数：即y为用户对内容的满意度，Xi,Xc,Xu分别是今日头条公开的算法推送的三个维度：Xi是用户，包括用户的性别、年龄、职业和兴趣标签，还有其他算法模型刻画的隐形用户偏好等；Xc是环境，这也是移动互联网时代新闻推送的特点，由于用户随时随地在不停移动，移动终端也在移动，用户在不同的工作场合、旅行等场景信息推送偏好也会不同；Xu是内容，今日头条本身就是信息聚合类平台，平台上涵盖各种不同形式的内容。本章将以该函数为基础，逐一分析今日头条的推荐算法。
3.1 推荐维度之一：内容分析
内容分析原指第二次世界大战期间，传播学家拉斯韦尔等研究学家组织了“战士通讯研究”的工作，以德国公开出版的战时报纸为分析研究对象，弄清报纸内容本质性的事实和趋势，揭示隐含的隐性情报内容，获取了许多军情机密情报并且对事态发展作出情报预测。在“今日头条”中，内容分析则是对文章、视频内容提取关键要素，通过对文本、视频标题关键字进行语义识别，给内容进行分类。“今日头条”的推送系统是典型的层次化文本分类算法，来帮助每篇新闻找到合适的分类，比如：第一大分类是政治、科技、财经、娱乐、体育等，体育类可以下分篮球、足球、网球等，足球又可以下分中国足球和国际足球，中国足球最后下分为甲、中超、国家队等。这一步是对文章进行对这个工作主要目的是对文章进行分类，方便以后对客户推荐。
想要内容分析实现效果，则需要海量的内容信息给算法系统提供有效的筛选和分类。“今日头条”既然是依赖于算法推送新闻，那它背后的数据库必然是强大的，“网页蜘蛛”和“头条号”就是支撑今日头条平台消息来源的重要渠道，其消息来源极其丰富，何时何地有何新鲜事，都能高效率抓取信息。
第一个消息来源的渠道是“网页蜘蛛”，“网页蜘蛛”又叫网页爬虫，头条使用的就是搜索引擎爬虫叫“Bytespider”。它能按照一定的规则，自动爬行抓取互联网的信息或脚本，就像蜘蛛通过蛛网进行捕食，当发现新的信息资源，蜘蛛会立刻出动抓取信息内容并将其收入自己的数据库中。和微信的垂直搜索不同，Bytespider是能够抓取全网内容的全新搜索引擎，因此“今日头条”的搜索引擎功能很全面，搜索的资源很广，资源包容性极高。
Bytespider信息抓取的基本流程如下：首先是网页抓取。Bytespider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。第二步是处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括消除重复网页、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度、丰富度等。第三步提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页，为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。
第二个消息来源渠道是“头条号”。与“今日头条”不同，它是今日头条针对媒体、国家机构、企业以及自媒体推出的专业信息发布平台。致力于帮助生产者在移动互联网上高效率地获得更多的曝光和关注。简单来说头条号是媒体在上面撰写并发布文章、视频后，会在今日头条（包括今日头条极速版）平台展示。通过头条号后台，媒体可以看到具体文章推荐量、阅读量、粉丝阅读量、评论量、转发量和收藏量，最后通过这些可以量化的用户阅读行为的反馈，算法系统进一步对目标用户进行内容推荐。
3.2 推荐维度之二：用户分析
用户分析通过提取用户的有效数据，如用户经常浏览的文字类型、经常搜索的关键字、注册时登记信息的内容等，算法系统可以将每个用户的浏览记录、浏览时间、留言、评论和转发等行为进行关键字提取，最终形成用户画像，以便之后对用户进行文章和视频的精准推送。举个例子，给喜欢阅读“体育”的用户标上“体育”标签；给喜欢“娱乐”的用户标上“娱乐”的标签，这一步的作用是给用户的兴趣进行建模，包括用户对文章和视频的全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。热度信息在大的推荐系统能够解决新闻冷启动问题，帮助新闻实现推送。
用户分析还具有协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征也就是“联想式”的推送方法，并非只考虑用户已有历史，而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。根据用户之间计算数据的相似程度，把用户细化分类成为不同的目标群体，再向目标群体集中的推送其感兴趣的新闻内容
内容分析和用户分析是相辅相成的，如果没有分析的文本标签，无法得到用户兴趣标签，没有用户的兴趣标签就无法给用户定位实现精准推送。
3.3 推荐维度之三：环境分析
环境分析就是根据文章的时效性和接近性推送给相应的用户，比如获取用户当前所在位置是否在旅游区，这个可以通过获取用户的实时位置来实现。还会不断与用户之前经常出现的所在地进行对比等方式确认当前状态，分析出用户是在常住地区还是在旅行。这时若系统检测到用户正在泰山及周边游玩，则可能会相应推送泰山的相关文章、周边的交通新闻和天气信息等等。
通过上面三个推荐维度可以作为数据基础，分析当前用户处于什么环境，结合用户画像以及文章的内容分类来推荐，尽量做到推送的内容都是用户所感兴趣的。算法系统还会通过内容分类、分析抽取，把文本相似度高的文章，包括新闻主题、内容相似的文章进行消重，解决推送重复的问题，进一步对目标用户进行精确且不重复的内容推荐。最后过滤质量低俗色情的内容，以免造成平台会有负面倾向。
3.4 “今日头条”新闻推荐算法的价值取向
3.4.1 “用户为上”
“今日头条”的算法推送是站在用户的立场上的，以满足用户个性化和推送的精准性，“今日头条”也重新衡量了新闻价值标准：以用户为上，用户对新闻内容和阅读方式的满意度便是平台推送新闻的价值宗旨。传统媒体时代，只有报纸和电视，有什么受众就得看什么，而如今“今日头条”根据用户兴趣去进行推送。算法推送平台用户范围广，很多用户热衷关注负面，也有许多用户都有窥视欲和好奇心，喜欢无聊八卦和无聊新闻，而且在好奇心作用下用户都有从众心理。这使得生产者过度去迎合受众，只要是用户喜欢看就可以发表在“今日头条”上。
3.4.2 “算法主导”
“今日头条”更注重技术分发，生产者是用户，受众者也是用户，这样一来内容监管和分发就很困难。算法推送机制根据用户爱好进行推送，这样生产的内容快、也无疑会加速内容配送效率。在算法推送模型中，用户点击频率、阅读时间、点赞评论以及转发在算法时代都是可以进行量化的目标。在这样情况下生产的内容，想要获得较大点击率和推送率，需要标题才能吸引用户，因为用户在平台一眼能看到的就是标题和配图。标题和配图决定用户是否会打开你的内容，这导致许多内容生产者在编辑新闻标题时陷入标题党的怪圈，还有导致低俗内容的呈现，以制造冲突制造悬念贴标签等方式引用户点击，意图把自己的文章做成爆文。对于海量的信息内容，即使今日头条数据和智能推荐做的再好，目前来说也难以抵挡海量的垃圾信息。
4.算法推送新闻引发的伦理问题
在如今网络时代的传播思维中，“用户为上”、“算法主导”的新闻价值取向已经在算法聚合类平台成为了普遍，算法推送技术作为吸引用户的手段，搭建起一个充满诱导的媒介环境，以此增加用户对平台的粘性。算法推送技术在获取信息、传播速度等方面与以往相比有着跨时代的进步，但与此同时，由于算法推送技术的加入，衍生出新的伦理问题，并且日渐复杂化。
4.1 算法推送引发的伦理问题
4.1.1 算法推送过于机械化，没有思考能力
单向的算法推荐对用户来说经常会带来内容杂乱无章、信息量过大、信息价值低等问题。从逻辑讲，算法只是从关键字的检索匹配来完成统计推荐，但对新闻报道或文学作品具有艺术性、专业性的内容来说，是不能保证推送的质量的。算法方面，目前主要基于匹配检索与统计，大部分都是个人关注的信息类型和标签，难以达到较好的推送效果。一千个人眼里有一千个哈姆雷特，但是计算机只有只有一个。算法技术过于注重机械化的统计，只根据关键词来推荐用户，对我们中国具有博大精深的中国文字文化底蕴，推荐算法是远远不够的。整个新闻客户端显得像是一个菜市场，没有态度、没有风格，阅读感受单一化，呈现了碎片化的特点。新闻不只是让用户能够了解身边发生的新鲜事，还有宣传正面思想和传播正能量的作用，新闻应该还要给人们带来新的思考。让机器做出正确判断很简单，但是让机器综合心理学、社会学、乃至某细分领域内的规则做出判断还要正确地引导受众则很难，正如现在算法技术还不能完成一篇富有人文性、文学性和批判性的深度报道，它止步在了碎片式的、表层的传播范畴。
4.1.2 容易引起“信息茧房”效应
“信息茧房”这一概念是凯斯.桑斯坦在《信息乌托邦》一书中提出的。意指受众在过度的信息自我选择之中，这样会降低接触外界其他信息的可能，从而将自己的生活桎梏于蚕茧一般的“蚕房”中的现象。人们的信息领域会习惯性被自己的兴趣引导，信息窄化带来了受众对信息接收的单一性，这种单一性的可能会使受众陷入循环，加重受众信息同质化。
在互联网的普及初期，受众主要是从主流媒体和门户网站获取新闻信息，主流媒体能够保障新闻的质量；对于其他资讯的获取，由于技术的限制，此时的茧房并没有过度被放大，受众是有适当的自主选择性阅读新闻的。但到了如今以智能技术的互联网时代，情况发生了改变，信息茧房的现象越来越明显，用户被标签的情况下，算法系统进行大量的主动推送，使受众被动地成为信息的接收者。用户的阅读兴趣不可能涵盖所有的知识领域，算法分发的核心逻辑是根据用户的行为数据来进行精确推荐的，但同时算法又会自动过滤掉“不感兴趣”“不认同”的信息，实现“看我想看，听我想听”。在此过程中，因为算法技术的力量将用户的信息选择效果放大了倍数，进而将受众困住在信息茧房当中，受众也很难凭借自身力量打破茧房，甚至在不知觉中受到更多负面的影响。
4.1.3 算法推送的“伪中立性”
客观和全面是新闻伦理的基本要求，新闻从业者必须从可好信息源来获取真实的信息，以客观的态度反应现实。我们惯常认为,互联网技术服务商是技术中立者,不需要承担约束大众媒体的社会责任，然而当信息把关人又新闻编辑转变为算法工程师，传统的媒介伦理似乎已经失效。算法具有商业倾向性，“中立性”是算法平台用以逃避媒体责任的理由，给大众媒介造成传播乱象，如此一来更像是一场算法平台“肆意妄为又不想负责”的诡辩。
算法平台的信息源是经过选择和过滤的，“头条号”的内容占“今日头条”整个信息系统的绝大部分，然而在“人人都可以做新闻人”的时代，头条号平台是一个开放的网络媒介环境，存在大量的偏见和错误的认知。无论是“今日头条”平台设立的算法规则，还是其他爬虫的抓取的关键词，算法系统的信息源很多是具有目的性的、有偏见和非客观的信息，所以信息源不能直接作用于用户。因此，筛选算法系统的信息源与传统的人工编辑相比较，范围极广且很难把关，若算法被恶意利用，那么使整个传播系统将会被轻易控制。
4.1.4 算法推送里的“议程设置”
原议程设置功能揭示的重要内涵是：“受众对新闻的看法虽然被大众媒体议程设置功能所主导，但其更深刻的是议程设置给大众媒体新闻带来放大与延伸，从而使受众对新闻选择做出能动性修正，让受众在满足需求和媒介依赖中逐渐培养出的潜在认同感”。
推送算法技术在互联网平台的运用，使原来传统媒体主导的议程设置过程发生了变化，伴随着传播权的转移、公众参与度的提高和信息量剧增等原因导致议程设置功逐渐能减弱。过往传统新闻的内容是由编辑有选择地进行报道后再呈现在受众面前的，而个性化新闻推送是用户自己来选择看哪一方面的内容，而这一环节中，天然的技术赋权将传播权从传统媒体下放至平台的用户，使得受众和社会的连接无需依赖传统媒介，新闻媒体作为把关人的作用和议程设置功能都在减弱。
4.2 算法新闻治理缺陷下的算法权利异化
算法作为人工智能的基石之一，是“一种有限、确定、有效并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法,是计算机科学的基础”。近年来,伴随人工智能深度学习算法取得的重大突破和大数据时代的到来,人工智能的应用场景不断拓展，人工智能时代正逐渐从想象成为现实。借助于海量的大数据和具备强大计算能力的硬件设备,拥有深度学习算法的人工智能机器可以通过自主学习和强化训练来不断提升自身的能力,解决很多人类难以有效应对的治理难题。伴随人工能算法在国家和社会治理中重要性的日渐凸显,国家和社会对于算法的依赖也逐渐加深,一种新型的权力形态——算法权力也随之出现。
可以把算法权利分为四种：数据主权、算法设计权、研发的资本权和算法控制权。由于前三种权利都是单向的、算法开发者赋予算法的权利，是属于算法开发者的，与算法分发平台呈现的效果没有直接的影响，所以本文将着重论述算法控制权。
算法控制权是双向的，用户是算法技术数据行为的提供者，同时又是被算法技术控制的受害者。例如我们看到“今日头条”会通过推送算法来监管用户的发布和浏览行为，同时平台会通过算法决策系统来实现内容的发布去引导用户。算法控制权当然是一种天然技术赋予的权利，但算法控制权是在用户提供数据行为的情况下才得以实现的，因此算法控制权既存在内容生产权，同时有要尊重和保护算法相对人的义务。
正因为如此，算法技术被认为是一种双刃剑，一方面算法能够做出精准的行为预测，可以为管理者提供非常好的循环干预机制；对于公共行为主体来说，可以通过对大数据的应用来解决社会治理问题，对于私人主体来说可以借助数据来提供个性化和定制化的服务；另一方面，算法技术存在着诸如利益和风险不对称等问题，而且由于算法技术发展的超前性，新科技的创造者具备不对称的信息和技术优势，能够按照自身利益的需求来塑造在平台上的算法推送逻辑和社会系统，这带来了监管的不确定性。人们要通过集体行为去承担社会责任，通过这样的方式规制算法权利，可以让我们能够对算法分发系统的意义和价值得到更深刻的思考。
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