你觉得手机上最常用的新闻软体是什么？
首推「界面」「澎湃新闻」这两个，质量高，但是更新相对较少，「央视新闻」也不错，新闻的话比较严肃正统，但是有一点就是可以看央视的热门节目。至于其他的感觉都差不多，文章繁杂水准参差不齐，网易呢，喷子太多。
以前其实挺喜欢用新闻APP的，所以各种新闻客户端用了个遍，搜狐网易腾讯新浪凤凰还有不那么有名的等等，基本上比较热门的都用了，但是感觉大部分新闻客户端很难做得有水平有深度，最近看的比较多的是文摘头条，属于内容比较优质且具有一定实用价值的阅读类APP。内容大部分是用户收藏的好文章，质量有保证！并且阅读有现金奖励。
小编认为《头条新闻》是很不错的软体。
头条新闻微社区是康盛Discuz， 团队开发的手机上的新社区。基于移动端的论坛社区，简单说就是个移动版论坛。
中文名称
头条新闻
外文名称
NewsHead
所属专辑
《NewsHead》WeChat
发行时间
2011年1月21日
创始人
单承明
软体语言
中文、英文、韩文、日文、法文等
发行商
Tencent
支持系统
Android, iOS, WP, OS X
微信号
NewsHead
微社区
头条新闻[1]
产品特点 听语音
根据兴趣推荐资讯：
根据每个人的兴趣、职业、性别、位置等多达千万个维度进行个性化推荐
内容丰富多彩：
频道丰富，推荐内容包括新闻、音乐、电影、游戏、购物等。
相关产品对比：
头条新闻：基于个性化推引擎技术，使得用户无需设置，即可享受高质量信息，并且都是用户感兴趣的。
其他产品：编辑推荐信息，所有用户看到的信息一样，无法快速看到感兴趣的内容。内容数量有限，在很多垂直领域内容覆盖不好。
技术特点 听语音
社交和用户行为分析：
根据微博行为、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。
自然语言处理和图像识别技术：
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、敏感词过滤、正能量指数计算等处理
基于机器学习的推荐引擎：
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
推荐时考虑信息质量以及正能量指数，推荐热度高、正能量值高的文章给更多人
实时海量数据处理构架：
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。
精准定位人群进行传播：
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
传递社会正能量的武器
通过对海量信息的计算，可对社会突发事件做舆情预判，及时放大有价值的正能量事件
通过转发到社交网路，实现正能量的进一步传播和放大
构建知识型社会的有利武器
精准识别用户的兴趣爱好，每天推荐符合其职业、生活需要的积极向上的知识性内容。
喜欢就点点关注赞赞吖么么哒
以前在uc，自从有了今日头条基本上都是在头条里浏览新闻了。
今日头条，因为我无时无刻都在关注我的头条指数，点击率怎么样，是否能马上转正。我估计手机发热的原因就是打开头条次数太多了！个人意见啊，如有雷同，此乃巧合！
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