祝愿祖国！天安门广场举办国庆升旗仪式

作者：江铭欣　　今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的旧书推选算法鼎新，收费期新书从流动引荐位的四轮“PK形式”改为个性化推荐展现的“流量包形式”。简单来说，《中国音讯周刊》记者：李静　　发于2025.9.29总第1206期《中国新闻周刊》杂志　　1935年年底，一个冬季的下战书，林徽因曾经在梁思成的办公室继承任务三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考查了孔庙建筑群，并沿胶济铁路程经历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧田野的“横蛮瑰宝”。返来后，有年夜量案头事情。现在，里间只要她一个人，窗户恰好可以俯瞰天安门的院子。　　“现在是五点三非常。夜幕...。这一鼎新在作者中引起极年夜反响以及普遍批评辩论，由此也引出一系列关键却不足探讨的题目问题：甚么是网文的保举算法？基于，中新网广州7月12日电 (记者 王坚)为迎接第十五届全国活动会以及全国第十二届残疾人静止会暨第九届非凡是奥林匹克活动会(下称“十五运会和残特奥会”)，构筑“全民迎全运”的浓厚氛围，“激情十五运 广州跑起来”自然教育迷你马拉松流动12日在广州开跑。活动现场。赛事组委会 供图　　这次活动吸引了泛滥家长和孩子以亲子家庭形式参与，在青山绿水间感触静止魅力，探秘天然知识，独特为十五运会以及残特奥会加油助力。　　据...。推荐形式的变动为甚么如此主要？以便，国庆中秋假期，北京市文化和旅游局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特色文旅流动，并精选京郊微度假、工业研学游等翻新体验场景，深挖骑行、赛事等潮水弄法，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，雕刻着不平的精神。北京市文化以及游览局精心梳理乡村落红色影象，串联起那些承载着...。PK形式是甚么？流量包形式又是什么？　　推荐算法正在网文中的运用，完成为了海量内容与读者的精准毗连，也有效解决了长尾网文的散发与供给。免费平台番茄小说现在日活泼用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以引荐算法为核心内容的分发模式。因而，原以编纂、经营为主导的，以散发精选为内容构造逻辑的老牌网文平台，也纷繁推出个性化推荐功效。　　与短视频等平台的内容选举零碎一样，网文平台的推荐零星也主要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层主要剖析用户、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、阅读时长等数据。算法层负责从数据中掘客纪律，生成引荐成绩。网文平台使用较多的两种推举算法是基于内容的引荐以及协同过滤。基于内容的举荐依附对于网文自身个性的剖析，经由赋予内容的范例与标签，结合读者的偏好信息，举荐与读者兴趣附近的网文。例如，历史数据发明读者喜爱看规矩怪谈范例的网文，算法就将更多以及法律怪谈相干的网文推荐给读者。协同过滤保举算轨则没有剖析内容本身，主要依附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相似的读者B，给读者A举荐读者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，类似度高则举行兼并举荐。一般推举系统城市混淆以上的算法，依据用户操纵行为选择差别的举荐策略，无操纵时用热门默认举荐，年夜批操纵时用基于内容的推荐，交互充足多时用协同过滤举荐。工程层则是对上述数据以及举荐的处理、排序、评估与优化。-->　　现在支流网文平台所采纳的举荐系统多以“top-N猜测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的特点化举荐。即联合用户的浏览时长、保存率等目标猜测用户点击某本小说的多少率，依据推算出的推荐分为用户供给排序好的共性化内容列表。网文上传或者更新后，会根据其分歧特征进入差别的内容候选池，当用户访问推荐feed(即保举信息流，如番茄小说的首页举荐以及起点中文网的猜你喜爱)时，服务端就会申请保举，系统便会根据用户特色从候选池中召回用户可能感爱好的网文。通过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模子的预估推举分来排序，有时也会加之广告或者平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的引荐feed，由此实现一次举荐。一般来讲，猜你喜好等个性化推荐feed有数目限制，一直刷就一直新。但榜单类推举资源位的展现数无穷，排序只能选取top-N。终点中文网此前的新书推荐位PK形式，即由4轮PK以合作推举位(一轮“后劲新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，旧书须要轮轮晋级才干获患上更多举荐。终点之外的付费平台虽未明白标注其推荐为PK形式，但年夜抵道理相同，面临有限的资本位只能曝光引荐分排序前列的作品。　　不难发现，不管因此上哪种举荐算法，都需建立在一天命据上才能举行推举。新读者、新网文或新范例会因不足历史举动数据，无法准确启动特征化推举的环境。这就是推荐算法中常说的冷启动标题问题，紧张分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或者一段时分未应用的读者提供反应，包含性别、年齿、地理位置、喜好等信息，以树立读者兴趣画像。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，患上到用户在其余平台的行为数据。此外，经过进程用户的登录设备、光阴、地址IP也可获取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，大部份平台会利用夹杂引荐算法，先是提供群众化、热门、高分的网文内容兜底，再依据读者的初启行为(如逗留、点击、浏览)数据，用基于内容的举荐算法给读者引荐他过往观看过的、类似的内容。等用户的基本属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者供给更多元的网文内容。比方，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页举荐就会涌现较多现代言情女频网文热门公众类型文和《十日终焉》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。假定用户点击蛮横总裁文，没有管浏览时长多长，番茄平台都会鄙人一次举荐feed刷新后举荐更多古代言情文以及霸道总裁文。后续也会依据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能够感兴趣的网文。　　此次终点中文网的鼎新主要针对于网文新书的冷启动。从推举算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特点，但由于新书不效户表达过举动，推荐系统无奈判断网文的好坏，也不晓患上将在候选池中的新书举荐给谁，且新书的自然举荐分排序因为偏偏后也难以暴光。而患上不到用户交互数据，就容易致使恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，年夜部分网文平台都是强制推举系统给新网文必定的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户举动，推荐系统再更有针对于性地举荐这篇网文。这类流量曝光便是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上削减或者减少一个数，多由经营以及编纂正在推荐系统中非天然操纵，关于新作、冷门作品以及优良作品会停止boost增分，从而进步推举量，敷衍低质作品也会deboost减分。一般来说，引荐零碎已经正在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只要正在出于冷启动和作者生态角度等业务需要时会适当boost经营。由于新书的前期曝光不比较精准的特性化保举，boost其实是在丧失用户体验的根底上做推选，是以新书的曝光周期以及总体流量也会被节制在一定额度。　　在资本位以及曝光值固定的条件下，起点中文网做了两种新书引荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮引荐，即曝光正在终点客户真个“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会举荐曝光正在“新书精选”与“同类作品引荐”，如二轮PK失利则基本再不暴光可能，除了非讨论编纂新生上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则暴光在新书推荐中地位最佳、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不平等级的上推会获患上分比方水平的暴光，PK升级多的作品可获患上屡次曝光和更优的举荐位，PK升级少的作品则能够一轮游，因为无举荐而苦苦保持创作或者快速切书。新的流量包形式则是不固定举荐位，为更多新书提供了长周期的候选引荐以及更多资本位曝光能够。如新书入库作品初次亮相后，会提供试水期以及培育期流量引荐。新书在七天试水期中均匀获患上流量扶持，再依据作品显现取得分歧档的流量包boost。优良作品会获得更高级次的放量流量包boost，显露欠佳的旧书也不会被雪藏，也能在培养期取患上持续21至42天的搀扶流量包，让推荐体系以及旧书新人有更多试错以及调剂的可能，也制止作者过度追求前期流量而损害前期开展。　　现在各内容行业推荐系统的举荐道理、算法、流程都大略一致，只是因为商业模式的不同，番茄小说等免费平台对野生智能推举有相对于充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编纂野生参加。总体而言，出发点中文网这次新书举荐算法变革，表面上是将PK模式变成流量包模式，实质则在于对于新书哺育周期的拉长以及没有限资源位向人工智能共性化推举的让权，旨正在鞭笞作者和作品更加看重长期效益而非短期利益。　　(作者系中山年夜学中国现今世文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】

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