云南民族联结提高年夜舞台活动收官 逾5000万人次参加

作者：江铭欣　　今年七月，终点中文网停止了建站以来最年夜的新书举荐算法鼎新，收费期新书从流动举荐位的四轮“PK形式”改成特征化举荐展现的“流量包形式”。最初，国庆中秋假期，北京市文明以及旅游局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特征文旅流动，并精选京郊微度假、工业研学游等立异体验场景，深挖骑行、赛事等潮水玩法，推出了系列主题文旅路线，为8天小长假奉上首都“文旅大餐”。-->　　主题文旅路线　　【重温峥嵘光阴】　　从卢沟桥的滔滔硝烟到平西依据地的响亮红歌，北京这片热土上，镌刻着没有平的精神。北京市文化以及游览局经心梳理城市红色记忆，勾通起那些承载着...。这一鼎新在作者中引起极大反应以及宽泛议论，由此也引出一系列要害却缺少讨论的结果：甚么是网文的推举算法？假使，《中国旧事周刊》记者：李静　　发于2025.9.29总第1206期《中国旧事周刊》杂志　　1935年年末，一个冬季的下战书，林徽因已经在梁思成的办公室连续工作三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考核了孔庙修建群，并沿胶济铁路途经历城、章丘、临淄、益都等11个县，探求散落山涧原野的“蛮横珍宝”。返来后，有年夜批案头任务。此刻，里间只要她一集体，窗户恰好能够俯瞰天安门的院子。　　“现在是五点三非常。夜幕...。推荐形式的变化为什么如斯重要？未来，《中国新闻周刊》记者：李静　　发于2025.9.29总第1206期《中国新闻周刊》杂志　　1935年年末，一个冬季的下战书，林徽因已经在梁思成的办公室连续任务三个小时。那一年，她和梁思成在山东曲阜考察了孔庙建筑群，并沿胶济铁道路经历城、章丘、临淄、益都等11个县，探究散落山涧田野的“文化珍宝”。返来后，有年夜批案头工作。现在，里间只要她一集体，窗户恰好可以俯瞰天安门的院子。　　“面前目今当今是五点三非常。夜幕...。PK形式是甚么？流量包模式又是甚么？　　推荐算法在网文中的运用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的散发与供给。收费平台番茄小说如今日沉闷用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推举算法为外围内容的分发形式。因而，原以编辑、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，也纷纭推出特性化举荐功能。　　与短视频等平台的内容引荐零碎一样，网文平台的举荐系统也主要由数据层、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征，如用户性别、网文范例、浏览时长等数据。算法层卖力从数据中挖掘法则，天生推荐结果。网文平台使用较多的两种举荐算法是基于内容的推荐以及协同过滤。基于内容的引荐依靠对于网文自身特性的分析，经过进程授与内容的类型与标签，连系读者的偏好信息，引荐与读者兴趣附近的网文。例如，汗青数据发明读者爱好看规则怪谈范例的网文，算法就将更多以及规定怪谈相干的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法规不剖析内容本身，重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和读者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不雅看两个不同网文的用户群体，经过过程分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相同度，相似度高则进行合并推荐。正常举荐系统乡村落混合以上的算法，根据用户操纵行为选择差别的引荐计谋，无操纵时用热门默认举荐，少量操纵时用基于内容的推荐，交互充足多时用协同过滤推荐。工程层则是对于上述数据以及引荐的处置、排序、评估与优化。-->　　目前支流网文平台所采纳的推荐零碎多以“top-N展望任务”为外围，以“点击预测任务”为协助来实现海量作品的个性化引荐。即联适用户的浏览时长、保存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或者更新后，会根据其差别个性进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推选信息流，如番茄小说的首页举荐和终点中文网的猜你爱好)时，服务端就会恳求推荐，零碎便会依据用户特征从候选池中召回用户大概感趣味的网文。通过粗排、精排挤的小量级网文，会根据算法模子的预估推荐分来排序，偶然也会加之广告或者平台力推的内容，正在混排后展现为用户浏览页面的举荐feed，由此完成一次引荐。凡是是来讲，猜你喜好等个性化推荐feed有数量限度，一向刷就始终新。但榜单类举荐资本位的展示数有限，排序只能拔取top-N。出发点中文网此前的新书推举位PK模式，即由4轮PK以合作推荐位(一轮“后劲新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书须要轮轮升级才能得到更多推选。终点之外的付费平台虽未分明标注其推举为PK形式，但年夜致原理雷同，面临无限的资本位只能曝光引荐分排序前线的作品。　　不难发明，没有管是以上哪种推荐算法，都需建立在肯定命据上才能进行推荐。新读者、新网文或者新范例会因缺少汗青行动数据，无法准确启动共性化引荐的状况。这便是推荐算法中常说的冷启动后果，主要分为读者冷启动以及内容冷启动。正在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或者一段岁月未应用的读者供应反馈，包括性别、年纪、天文位置、爱好等信息，以树立读者兴趣画像。部分平台也可经过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获患上用户在其他平台的行动数据。此外，经过用户的登录设施、时辰、地址IP也可获患上部分用户信息和场景偏偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜部分平台会应用混淆推荐算法，先是供应群众化、抢手、高分的网文内容兜底，再凭据读者的初启举动(如停顿、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底细属性较为完善，有更多的交互数据后，共同协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页引荐就会浮现较多现代言情女频网文热门公共范例文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，差别范例的网文也会适度曝光让读者挑选。如果用户点击霸道总裁文，不管阅读时长多长，番茄平台都会鄙人一次推荐feed革新后推荐更多现代言情文以及霸道总裁文。后续也会依据读者雷同度以及网文相似度，对海量网文停止协同过滤算法举荐，为读者推荐更多新鲜且能够感兴趣的网文。　　这次起点中文网的改革重要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来讲，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但因为旧书没有用户表达过行动，引荐零碎无法判断网文的黑白，也没有知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推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，就轻易致使恶性循环，毁坏作者体验的同时影响旧书内容库的增量。因此，年夜部分网文平台都是逼迫举荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，举荐琐细再更有针对性地举荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐零碎中常说的boost。它指的是在推荐分上增添或者缩小一个数，多由经营以及编辑在举荐系统中非做作操纵，对于新作、冷门作品以及优良作品会进行boost增分，从而进步引荐量，对于低质作品也会deboost减分。正常来说，引荐系统已经在最优用户体验指标上给到每一部作品恰当的引荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等营业需要时会恰当boost运营。由于新书的前期曝光不比较精准的特征化推举，boost实践上是在丧失用户体验的根本上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被节制正在一定额度。　　在资本位和曝光值固定的前提下，终点中文网做了两种新书推举机制的实验。原本的四轮PK形式，会保障旧书最少有一轮举荐，即曝光在终点客户真个“后劲旧书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐暴光在“新书精选”与“同类作品推举”，如二轮PK失败则基本再不曝光能够，除了非联系编纂复活上推。晋级第三轮后暴光在“本周强推”，第四轮升级则曝光在新书推荐中地位最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这种模式让纷比方致级的上推会获患上差别水平的曝光，PK晋级多的作品可获取多次曝光以及更优的引荐位，PK升级少的作品则可能一轮游，由于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，为更多旧书供应了长周期的候选推荐和更多资本位暴光能够。如新书入库作品首次亮相后，会供给试水期以及培育期流量推举。旧书正在七天试水期中平均取患上流量扶持，再依据作品体现获患上不同档的流量包boost。优良作品会获患上更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也没有会被雪藏，也能正在培养期取患上延续21至42天的搀扶流量包，让举荐零碎以及新书新人有更多试错以及调整的大概，也避免作者适度追求前期流量而侵害后期生长。　　现在各内容行业引荐系统的推荐道理、算法、流程都年夜概对于立，只是因为贸易模式的分比方，番茄小说等收费平台对于野生智能推荐有相对充裕的放权，起点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编辑野生介入。总体而言，起点中文网这次旧书举荐算法改革，表面上是将PK形式变为流量包形式，实质则在于对新书培养周期的拉长以及不限资本位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短时间利益。　　(作者系中山大学中国现现代文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】

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