数据显示，截至2018年底，中国移动互联网活跃用户规模高达11.3亿人。[1]对于通信行业来讲，内容分发指的是采用智能分析法对用户访问互联网留下的痕迹以及其所占用的网络流量进行分析，按照服务运营商定义的内容分发策略，将节点的流媒体资源数据库中指定的内容推送到下一级节点的过程。现阶段，算法推荐系统可划分为三个不同的种类：第一是协同过滤推荐；第二是以内容为核心的推荐；第三是关联规则推荐。在西方国家，利用算法分发信息并非出奇制胜的媒体新秀，个性化分发实际存在很多信息风险。如何利用人工智能更新算法分发并制定科学的机制以保证分发安全，在满足受众差异化需求的同时构建稳定的网络环境是现今最急需解决的课题。   一、变迁：三种基本内容分发模式   随着移动互联网的广泛普及与智能手机功能的深度开发，信息的内容分发打破了塔奇曼所说的“新闻常规”。传统人工采编衰落，社交分发、算法分发兴盛崛起。在用户获得新信息的速度与准度越来越高的基础上，三种分发模式正朝着并行的方向发展。 (一)以编辑为核心的传统分发模式 在移动通信设备广泛应用以前，报纸、电视等传统媒体是人们对信息的主要获取渠道。传统媒体在内容分发阶段，主要由专业的记者编辑担任“把关人”角色，对媒体收集到的信息进行筛选、排版、审核的人工分发方式。