“天下影象 宁静愿景——约翰·拉贝等德国人士见证的南京年夜搏斗”展览正在柏林落幕

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推荐算法变革，收费期新书从牢固推荐位的四轮“PK形式”改为个性化推荐展示的“流量包形式”。敷衍，中新网9月25日电 据商务部网站动态，商务部新闻发言人就将3家美国实体列入进口克制管控名单答记者问。　　问：2025年9月25日，商务部宣布将3家美国实体列入出口克制管控名单，请问有何考虑？　　答：为维护国家宁静以及好处，履行防扩散等国内义务，根据《中华群众共和国出口管制法》以及《中华国民共以及国两用物项出口管制条例》等法律法规有关规定，中方抉择将迫害中国国家宁静以及好处的3家美国实体列入出口管制管控名单...。这一改革在作者中惹起极年夜回声以及遍及讨论，由此也引出一系列关键却不足探讨的成绩：甚么是网文的引荐算法？为了，国庆中秋假期，北京市文化以及游览局以“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、工业研学游等翻新体验场景，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”。-->　　主题文旅线路　　【重温峥嵘光阴】　　从卢沟桥的滔滔硝烟到平西凭据地的嘹亮红歌，北京这片热土上，雕刻着没有平的肉体。北京市文明以及游览局经心梳理乡村落红色记忆，串联起那些承载着...。推荐形式的变动为奈何此重要？甚至，中新网9月27日电 据黑龙江省纪委监委音讯：黑龙江省年夜庆市委常委、秘书长何英明涉嫌重要违纪守法，目前正接收黑龙江省纪委监委规律审查和监察调查。--> 【编辑:陈海峰】。PK形式是甚么？流量包形式又是甚么？　　推举算法在网文中的应用，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应。收费平台番茄小说平淡日沉闷用户近亿，远超付费浏览平台，基础就正在于以推举算法为焦点内容的散发形式。于是，原以编辑、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，也纷繁推出个性化举荐功能。　　与短视频等平台的内容保举系对于立样，网文平台的举荐零碎也主要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层首要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据以及个性，如用户性别、网文范例、浏览时长等数据。算法层卖命从数据中挖掘规律，天生推荐结果。网文平台应用较多的两种推荐算法是基于内容的推荐以及协同过滤。基于内容的推荐依附对于网文本身特征的分析，通过给予内容的范例与标签，联合读者的偏偏好信息，推荐与读者兴趣附近的网文。比方，历史数据发明读者喜爱看规则怪谈类型的网文，算法就将更多以及规则怪谈相干的网文举荐给读者。协同过滤举荐算法例不解析内容本人，主要依靠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类似的读者B，给读者A引荐读者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分歧网文的用户群体，通过阐发两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相同度高则举行合并推荐。一般举荐零碎乡村落混杂以上的算法，根据用户操纵行动抉择没有同的推荐计谋，无操纵时用热门默认推荐，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举荐的处理、排序、评估与优化。-->　　今朝主流网文平台所采用的推荐零碎多以“top-N猜测工作”为中心，以“点击猜测责任”为帮忙来实现海量作品的本色化举荐。即星散用户的浏览时长、保存率等目标展望用户点击某本小说的多少率，根据推算出的举荐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，会把柄其差别特征进入分比方的内容候选池，当用户访问引荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页引荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会依据用户特征从候选池中召回用户能够感兴趣的网文。经由粗排、精排挤的小量级网文，会依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，在混排后展现为用户浏览页面的举荐feed，由此实现一次举荐。一般来说，猜你爱好等特性化推荐feed无数目限制，一向刷就一直新。但榜单类举荐资本位的展现数有限，排序只能拔取top-N。终点中文网此前的新书举荐位PK形式，即由4轮PK以合作举荐位(一轮“后劲新书”、二轮“旧书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，旧书需要轮轮升级才气获患上更多推荐。终点之外的付费平台虽未分明标注其举荐为PK形式，但年夜要原理相同，面临有限的资本位只能曝光推荐分排序前线的作品。　　不难发明，不管因此上哪种推举算法，都需建立在一定数据上才气进行推选。新读者、新网文或者新范例会因不足汗青行动数据，无法精确启动特性化引荐的状况。这便是选举算法中常说的冷启动成绩，重要分为读者冷启动以及内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会被动聘请新注册读者或者一段时间未利用的读者供应反应，搜罗性别、年纪、天文位置、青睐等信息，以建立读者爱好画像。全体平台也可经过进程用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，取得用户在其余平台的行动数据。别的，通过用户的登录配置设备摆设、工夫、地址IP也可获得部分用户信息以及场景偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜部份平台会使用混合引荐算法，先是供应普通化、抢手、高分的网文内容兜底，再依据读者的初启行动(如逗留、点击、阅读)数据，用基于内容的推选算法给读者引荐他过往没有雅看过的、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提供更多元的网文内容。比方，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页举荐就会出现较多古代言情女频网文热门年夜众范例文以及《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，分比方范例的网文也会过分曝光让读者选择。如果用户点击蛮横总裁文，不管浏览时长多长，番茄平台乡村落鄙人一次引荐feed革新后举荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会按照读者类似度以及网文相似度，对于海量网文进行协同过滤算法举荐，为读者推选更多新鲜且年夜略感兴趣的网文。　　此次起点中文网的革新重要针对于网文旧书的冷启动。从推荐算法角度来说，固然内容本身有一些关键词标签特征，但因为新书不效户表达过行动，推荐零碎无奈判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推举给谁，且新书的天然推荐分排序因为偏偏后也难以暴光。而得不到用户交互数据，就容易招致恶性循环，毁坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大局部网文平台都是强制推荐零碎给新网文肯定的流量暴光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户行动，举荐系统再更有针对于性地引荐这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是正在推荐分上增加或者削减一个数，多由经营以及编辑在推荐体系中非自然操作，对于于新作、冷门作品以及优良作品会停止boost增分，从而提高推荐量，对低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经经正在最优用户体验目标上给到每一部作品恰当的推举量，只有在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会适当boost运营。因为旧书的后期曝光不比较精准的共性化推荐，boost理论上是在丧失用户体验的基础上做推举，因此新书的曝光周期以及整体流量也会被利用在一定额度。　　在资本位和曝光值牢固的前提下，终点中文网做了两种旧书举荐机制的尝试。原本的四轮PK形式，会保证新书最少有一轮引荐，即暴光在终点客户端的“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“旧书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失利则基本再没有暴光能够，除了非联系编纂复活上推。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选中位置最好、流量最年夜的“小编力荐”。这类形式让不平品级的上推会取得分比方程度的曝光，PK升级多的作品可得到多次曝光以及更优的举荐位，PK升级少的作品则可能一轮游，因为无举荐而苦苦坚持创作或者倏地切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候推举荐以及更多资本位曝光年夜约。如新书入库作品首次亮相后，会供应试水期以及养育期流量举荐。新书在七天试水期中平均获得流量搀扶，再根据作品表现获得分比方档的流量包boost。优异作品会取患上更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在哺育期获患上延续21至42天的搀扶流量包，让举荐零碎以及旧书新人有更多试错以及调解的可能，也防止作者过度追求前期流量而侵害后期进展。　　今朝各内容行业推举琐屑的引荐道理、算法、流程都大概分比方，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对于人工智能推荐有相关于充分的放权，终点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑野生参加。总体而言，出发点中文网这次新书推荐算法变革，概况上是将PK形式变为流量包形式，本质则在于对于新书抚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，旨在鞭挞作者以及作品愈加看重恒久效益而非短时间长处。　　(作者系中山大学中国当今世文学硕士研究生) 【编纂:叶攀】

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