手机看新闻用搜狐新闻、腾讯新闻、网易新闻、今日头条、新浪新闻软件好。
1、搜狐新闻
搜狐新闻客户端是搜狐公司出品的一款为智能手机用户量身打造的“订阅平台+实时新闻”APP阅读应用。搜狐新闻24小时提供时政新、国内新闻、国际新闻、生活新闻、时事热点、新闻图片、军事、历史、生活的专业时事报道门户网站。
2、腾讯新闻
腾讯网是腾讯公司推出的集新闻信息、互动社区、娱乐产品和基础服务为一体的大型综合门户网站。腾讯网服务于全球华人用户,致力成为更具传播力和互动性,权威、主流、时尚的互联网媒体平台。
今日头条分为普通版和极速版,极速版比较好用,推荐极速版。
与普通版相比,极速版占内存小,极速版安装包只有4.7M,而普通版有22.8M,可以支持低端手机,再者现在的今日头条越来越臃肿,加入和视频还有直播的板块,需要做精简回归本源;另外极速版比普通版多看文章赚钱功能,这个功能为了吸引非以内容为喜好的用户,横向对比例子可能是拼多多那样的感觉,为了利益,为了玩法来看新闻。
二者对比:
今日头条,是属于创作者的平台,可以发布新闻,文章,短视频等等,同时也可以,查阅,新闻信息及短视频。但是阅读者,没有收益。创作者发布有价值的文章到达一定的阅读量,可以从中获取利益。
今日头条极速版,只是一款付费阅读的推广平台。你可以在今日头条极速版里面阅读文章,查看视频获得金币。完成今日头条极速版里面的相关任务,获取金币,累计一定的金币,就可以兑换现金提现到微信。
今日头条(极速版)金币的作用:
金币是一种代币,您可以通过看文章、邀请好友获得。 当天获得的金币会在晚上自动换成现金存入您的账户。 攒到一定额度后,就可以申请提现。
可以通过以下的方式获得金币/现金:
1、每邀请一位徒弟奖励3000金币(首次额外奖励1元现金);
2、徒弟进贡:徒弟获得的阅读奖励翻倍进贡给师傅;
3、阅读:每日阅读文章(认真阅读,刷的不算)最多可拿10*10=100金币;
4、分享:每日分享,最多可拿20*3=60金币;
5、晒分:每日晒分,最多可拿20*3=60金币;
6、阅读推送文章:每日阅读推送消息(认真阅读),每篇10金币,无上限。
今日头条普通版更好用,因为功能多。今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品,为用户推荐信息,提供连接人与信息的服务的产品。由张一鸣于2012年3月创建,2012年8月发布之一个版本。
平台功能:
1、头条寻人
头条寻人是由今日头条在2016年2月发起的公益寻人项目。它借助互联网+的精准地域弹窗技术,对寻人或寻亲信息进行精准的定向地域推送,可以帮助家属寻找走失人员,帮助被救助管理机构救助的疑似走失人员寻找家人。
截止2017年8月30日,立项一年半的头条寻人项目已成功找到3000位走失者 ,其中,年纪更大的走失者为101岁,走失时间最长57年,最多一天找到12位走失者,最快5分钟找到走失者。
2、算数功能
2015年1月20日,今日头条在北京国家会议中心举办了“算数·年度数据发布会”。 数据发布会的主题名为“算数”,实际上指的是“算法”与“数据”。今日头条依托其独到的推荐引擎技术,其倡导的“个性化阅读”理念已经成为行业的发展趋势,并且被众多老牌互联网公司模仿。
2015年11月,今日头条发布“算数·吴亦凡”系列报告,依托3.1亿累计下载用户、超过3000万名全国日活跃用户的阅读大数据,全面扫描演员吴亦凡,并为其粉丝“画像”。
产品特色:
基于个性化推荐引擎技术,根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐,推荐内容不仅包括狭义上的新闻,还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。
根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析,5秒钟计算出用户兴趣;通过用户行为分析,用户每次动作后,10秒内更新用户模型。
对每条信息提取几十个到几百个高维特征,并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息;对信息进行机器分类、摘要抽取,LDA主题分析、信息质量识别等处理。
根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐。
实时推荐,0.1秒内计算推荐结果,3秒完成文章提取、挖掘、消重、分类,5秒计算出新用户兴趣分配,10秒内更新用户模型。
根据用户所在城市,自动识别本地新闻,精准推荐给当地居民。
可根据用户年龄、性别、职业等特征,自动计算并推荐其感兴趣的资讯。
2016年7月11日,今日头条CEO张一鸣发内部邮件否认被腾讯收购;
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今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品,为用户推荐信息、提供连接人与信息的服务的产品。由张一鸣于2012年3月创建,2012年8月发布之一个版本。
产品特色
基于个性化推荐引擎技术,根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐,推荐内容不仅包括狭义上的新闻,还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。
根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析,5秒钟计算出用户兴趣;通过用户行为分析,用户每次动作后,10秒内更新用户模型。
对每条信息提取几十个到几百个高维特征,并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息;对信息进行机器分类、摘要抽取,LDA主题分析、信息质量识别等处理。
根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐。