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从重点领域，作者：江铭欣 往年七月，终点中文网举行了建站以来最年夜的新书举荐算法改造，免费期新书从牢固保举位的四轮“PK形式”改为共性化推荐展现的“流量包形式”。这一改革正在作者中引起极大反应以及遍及讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的题目：什么是网文的推荐算法？推荐形式的变革为什么云云重要？PK形式是甚么？流量包形式又是什么？ 引荐算法在网文中的应用，完成为了海量内容与读者的精准毗邻，也实用操持了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说如本日活泼用户近亿，远超付费浏览平台，基础底细就在于以举荐算法为核心内容的散发形式。因而，原以编纂、经营为主导的，以散发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推举功用。 与短视频等平台的内容推举系统同样，网文平台的推举零碎也首要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层主要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据以及特性，如用户性别、网文范例、浏览时长等数据。算法层担任从数据中挖掘纪律，生成推荐成果。网文平台利用较多的两种引荐算法是基于内容的推荐以及协同过滤。基于内容的推举依靠对于网文自身特征的分析，经过赋予内容的类型与标签，联合读者的偏偏好信息，推荐与读者兴趣邻近的网文。例如，历史数据发现读者喜爱看法则怪谈范例的网文，算法就将更多以及规定怪谈相关的网文引荐给读者。协同过滤引荐算法则不剖析内容自身，次要依赖读者与网文的交互数据，可分为基于读者的以及基于网文的。基于读者的协同过滤是找到以及读者A雷同的读者B，给读者A推荐读者B看过但是读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到观看两个差别网文的用户群体，通过阐明两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则举行并吞推荐。日常引荐系统乡村落混杂以上的算法，凭据用户操作行动抉择差别的推荐策略，无操纵时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤举荐。工程层则是对于上述数据和举荐的处理惩处、排序、评价与优化。--> 目前支流网文平台所接纳的推荐体系多以“top-N猜测任务”为外围，以“点击猜测事情”为辅助来完成海量作品的个性化推荐。即联适用户的浏览时长、保存率等目标预测用户点击某本小说的多少率，根据推算出的推举分为用户提供排序好的本性化内容列表。网文上传或者更新后，会按照其分比方特色进入分歧的内容候选池，当用户访问举荐feed(即举荐信息流，如番茄小说的首页保举以及动身点中文网的猜你喜好)时，效劳端就会请求举荐，系统便会凭证用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会按照算法模子的预估举荐分来排序，偶然也会加之告白或者平台力推的内容，正在混排后展现为用户浏览页面的引荐feed，由此实现一次推举。一般来说，猜你喜爱等个性化推荐feed有数目限度，一直刷就不停新。但榜单类推荐资本位的展现数有限，排序只能选取top-N。终点中文网此前的旧书推举位PK模式，即由4轮PK以合作推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“旧书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，旧书需要轮轮升级能力得到更多举荐。起点之外的付费平台虽未明确标注其选举为PK形式，但大抵道理相同，面临有限的资本位只能曝光引荐分排序前线的作品。 不难发明，无论是以上哪类推举算法，都需建设在一定命据上能力进行推荐。新读者、新网文或者新范例会因缺少历史行为数据，无法准确启动共性化推荐的情景。这就是推举算法中常说的冷启动成绩，主要分为读者冷启动以及内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会被动约请新注册读者或者一段时光未使用的读者提供反馈，搜罗性别、年龄、天文位置、快乐喜爱等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，取患上用户在其余平台的举动数据。别的，通过用户的登录设备、光阴、地址IP也可获患上局部用户信息以及场景偏偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜部分平台会应用夹杂推举算法，先是供应年夜众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启举动(如停止、点击、浏览)数据，用基于内容的推荐算法给读者引荐他过往旁不雅过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者供应更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文抢手年夜众范例文和《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者挑选。如果用户点击王道总裁文，无论浏览时长多长，番茄平台乡村落在下一次举荐feed革新后保举更多今世言情文以及蛮横总裁文。后续也会按照读者相似度和网文相似度，对于海量网文进行协同过滤算法引荐，为读者举荐更多新鲜且年夜概感兴趣的网文。 这次终点中文网的鼎新主要针对于网文新书的冷启动。从保举算法角度来说，尽管内容自己有一些关键词标签特色，但由于新书没有效户表达过举动，举荐零碎无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书举荐给谁，且新书的自然推荐分排序因为偏偏后也难以曝光。而患上不到用户交互数据，就简单导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强迫举荐琐细给新网文一定的流量暴光，等有了用户针对这篇网文本身的用户举动，推荐零星再更有针对于性地推荐这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即选举零碎中常说的boost。它指的是在举荐分上增加或者削减一个数，多由经营以及编纂在引荐零星中非天然操作，对于新作、冷门作品以及优良作品会停止boost增分，从而进步引荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来讲，引荐系统已经在最优用户体验目标上给到每一部作品失当的推荐量，只要在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会适量boost运营。由于旧书的前期暴光不比拟精准的共性化举荐，boost实在是在丧失用户体验的基础上做举荐，因此旧书的暴光周期以及整体流量也会被控制在注定额度。 正在资本位以及曝光值流动的条件下，起点中文网做了两种旧书举荐机制的测验考试。原有的四轮PK模式，会保障新书最少有一轮举荐，即曝光在起点客户真个“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品举荐”，如二轮PK失利则基础再没有暴光能够，除了非联系编纂新生上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光正在旧书举荐中位置最佳、流量最大的“小编力荐”。这种形式让不同品级的上推会得到不同程度的曝光，PK升级多的作品可获很多次曝光和更优的推选位，PK升级少的作品则可能一轮游，由于无引荐而苦苦坚持创作或者快速切书。新的流量包形式则是不牢固推荐位，为更多新书供给了长周期的候选推荐以及更多资源位曝光能够。如新书入库作品首次亮相后，会供招考水期和培育期流量引荐。新书在七天试水期中均匀获得流量搀扶，再按照作品体现猎取差别档的流量包boost。优异作品会取患上更高条理的放量流量包boost，显露欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获患上继续21至42天的搀扶流量包，让引荐系统以及新书新人有更多试错以及调整的能够，也防止作者过火追求前期流量而损伤前期开展。 现在各内容行业推荐零碎的举荐原理、算法、流程都年夜概分比方，只是因为商业形式的分比方，番茄小说等收费平台对于野生智能举荐有相对充分的放权，终点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编纂野生介入。整体而言，终点中文网这次新书推荐算法鼎新，表面上是将PK形式变为流量包形式，本质则在于对于新书哺育周期的拉长以及不限资本位向野生智能共性化引荐的让权，旨正在增进作者以及作品更加注意临时效益而非短期好处。 (作者系中山年夜学中国现现代文学硕士研究生) 【编纂:叶攀】
基于客观事实，凭仗，《中国新闻周刊》记者：李静 发于2025.9.29总第1206期《中国消息周刊》杂志 1935年岁尾，一个冬季的下午，林徽因已经正在梁思成的办公室连续任务三个小时。那一年，她以及梁思成正在山东曲阜考察了孔庙建筑群，并沿胶济铁路途经历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧旷野的“文化宝贝”。归来后，有少量案头任务。此刻，里间惟独她一个人，窗户正好能够鸟瞰天安门的院子。 “现在是五点三异常。夜幕...
安全保障，如果，国庆中秋假期，北京市文化和游览局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特色文旅活动，并精选京郊微度假、工业研学游等创新体验场景，深挖骑行、赛事等潮水玩法，推出了系列主题文旅路线，为8天小长假送上都城“文旅年夜餐”。--> 主题文旅路线 【重温峥嵘光阴】 从卢沟桥的滔滔硝烟到平西根据地的响亮红歌，北京这片热土上，镌刻着不平的精神。北京市文化以及游览局精心梳理乡村红色记忆，勾通起那些承载着...