人工智能在新闻媒体中的智能推荐和个性化新闻筛选是通过数据分析、机器学习和自然语言处理等技术实现的。这些技术在新闻行业中的应用已经让传统的编辑推荐模式转变为更加智能和个性化的方式，提供给用户更加符合其兴趣和偏好的新闻内容，从而提升用户体验和增加平台的用户粘性。

首先，人工智能通过对用户的行为数据、社交网络数据和历史浏览记录等进行大规模的数据分析，建立用户画像，从而能够深入了解用户的兴趣爱好、阅读习惯和偏好。具体的数据分析包括用户点击、浏览时长、点赞或评论等行为数据，通过这些数据可以更好地理解用户对不同类型新闻的偏好，为推荐系统提供关键依据。

其次，机器学习是实现个性化推荐的核心技术之一。基于用户画像和新闻内容的特征，机器学习算法可以自动学习用户的兴趣模式，建立起用户和新闻内容的匹配模型。这些模型可以根据用户的反馈不断调优，提高推荐系统的精准度和准确性。常用的机器学习算法包括协同过滤、内容推荐、矩阵分解等，它们可以在不同场景下灵活地应用，为用户提供个性化的推荐服务。

另外，自然语言处理技术在新闻推荐系统中也具有重要作用。通过文本分析、关键词提取、主题建模等自然语言处理技术，可以对新闻内容进行深入解读和理解，从而提升推荐系统对内容的理解能力和提炼信息的能力。这些技术可以帮助推荐系统更好地匹配用户的兴趣点，提升推荐的准确性和用户满意度。

除了数据分析、机器学习和自然语言处理，还有一些其他技术在智能推荐和个性化新闻筛选中发挥着重要作用。比如，推荐系统还可以引入深度学习技术，通过神经网络模型来提高推荐的精准度和效率；同时，推荐系统也可以借助强化学习技术，根据用户的反馈进行增强优化，提供更符合用户需求的新闻推荐。

综上所述，人工智能在新闻媒体中的智能推荐和个性化新闻筛选已经成为新闻行业的重要趋势。通过数据分析、机器学习、自然语言处理等技术的应用，推荐系统可以更好地理解用户需求，精准地推荐新闻内容，提升用户体验和增加用户粘性。随着人工智能技术的不断发展和应用，新闻推荐系统也将越来越智能化、个性化，为用户提供更加优质的新闻阅读体验。