人工智能依赖于算法和大数据，已经多维度地进入新闻传播领域，特别是作为二者集成的智能推荐算法，已经在信息传播领域产生了巨大的影响。
目前主流的推荐算法有三种：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和基于时序流行度的推荐。
基于内容的算法，其主要逻辑是受众偏好与新闻内容特征的匹配。通过用户特征数据和网络行为的分析，形成推荐列表。这种算法能够有效增加用户黏性，但对于个人信息的标签化分析，也容易引发个人数据安全性的争议。近期斯坦福大学研发的算法可以通过搜集网站信息并进行深度挖掘，判定个人情况，准确率高达91%，这一研究立即招致公众批评，也让公众对算法的信息挖掘能力产生伦理质疑。
人工智能主要依赖于
人工智能是一个庞大的领域 依托于大数据的数据分析 机器学习
大数据，总体分为两种： 结构化数据和非结构化数据。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
这三者结合起来大大解决了各行各业的大批量数据处理分析操作等问题。
