考研新闻算法主要包括以下几种：
1. 关键词匹配算法：通过预设的关键词，对新闻内容进行匹配，快速筛选出与考研相关的新闻。
2. 主题模型算法：利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题模型，对新闻内容进行主题分类，从而识别出考研相关的新闻主题。
3. 情感分析算法：通过分析新闻中表达的情感倾向，判断新闻是否对考研考生有积极或消极的影响。
4. 个性化推荐算法：根据用户的阅读习惯和偏好，为用户推荐个性化的考研相关新闻。
5. 时间序列分析算法：分析新闻发布的时间序列，预测考研相关新闻的热度和趋势。
6. 深度学习算法：利用神经网络等深度学习技术，提高新闻分类和推荐的准确性。
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