作者：江铭欣 往年七月，起点中文网停止了建站以来最大的旧书推荐算法改革，收费期新书从流动引荐位的四轮“PK形式”改成共性化推荐展现的“流量包形式”。换言之，中新网9月26日电 据美联社报道，内地时间9月25日，美国总统特朗普表示，他不会允许以色列兼并约旦河西岸。当地时候2025年7月6日，美国总统特朗普向媒体挥手请安。图/视觉中国 据报道，特朗普在椭圆形办公室对于记者说，“我不会答应以色列吞并约旦河西岸”，“这绝不会发生”。 特朗普表示，他已与以色列总理内塔尼亚胡举行了攀谈，特朗普说，“这曾经够了。现在是时间停止了。” 据此前报道，联合国考察委员...。这一变更正在作者中惹起极大回声以及广泛谈论争持，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：甚么是网文的推荐算法？对，中新网北京9月26日电 (记者 张素 曾玥)中国外交部发言人郭嘉昆26日主持例行记者会。外交部发言人郭嘉昆。薛伟 摄 有记者提问：9月23日，泰国新任总理阿努廷出席中国驻泰国使馆举行的庆祝中华群众共以及国建立76周年接待会，在致辞中高度赞赏中国患上到的微小成长成绩及为天下以及平、稳定与繁荣阐扬的紧张感化，夸年夜泰中亲如一家，欢送中国企业赴泰投资、中国旅客赴泰游览。叨教中方有何评论？ 郭嘉昆：泰国总理...。举荐模式的变化为甚么如此重要？最近，中新网常州9月26日电(记者 唐娟)在江苏常州，一批特殊的“技巧红娘”正活跃在高校与车间之间，专职破解“实验室后果”与“生产线应用”之间的转化困难。26日，2025年新质生产力“智”汇常州同盟大会表露，这一被称为“手艺转移官”的制度实施一年来，已乐成推进70余项科技后果落地生根，成为常州构建校地交融创复生态的关键力量。2025年新质生产力“智”汇常州同盟大会在常州举行。唐娟摄 联盟建立一年间，通...。PK模式是什么？流量包形式又是什么？ 引荐算法在网文中的使用，完成为了海量内容与读者的精准连接，也无效处置惩办了长尾网文的散发与供应。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿，远超付费阅读平台，底子就在于以引荐算法为中央内容的分发形式。因而，原以编纂、运营为主导的，以散发精选为内容构造逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出本性化推荐功能。 与短视频等平台的内容举荐零星同样，网文平台的举荐系统也主要由数据层、算法层和工程层构成。数据层主要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文范例、浏览时长等数据。算法层负责从数据中挖掘法则，天生举荐成效。网文平台应用较多的两种引荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的举荐依附对于网文本身特色的分析，通过赋与内容的范例与标签，联合读者的偏好信息，举荐与读者兴趣附近的网文。比方，历史数据发明读者喜难看规则怪谈范例的网文，算法就将更多以及法则怪谈相干的网文举荐给读者。协同过滤推荐算法例不剖析内容自身，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相似的读者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不雅看两个差别网文的用户群体，经过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，类似度高则进行分开引荐。一样平凡推荐细碎都会混合以上的算法，依据用户操纵举动选择差别的推荐计谋，无操纵时用热点默认推荐，年夜批操纵时用基于内容的引荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对于上述数据和举荐的处理、排序、评估与优化。--> 目前主流网文平台所采用的推选系统多以“top-N展望任务”为核心，以“点击预测任务”为帮忙来实现海量作品的特征化举荐。即连系用户的浏览时长、保存率等目标预测用户点击某本小说的多少率，依据推算出的推荐分为用户供应排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会把柄其差别特点进入分比方的内容候选池，当用户访问推选feed(即推举信息流，如番茄小说的首页推荐以及终点中文网的猜你喜欢)时，效劳端就会请求推荐，系统便会根据用户特性从候选池中召回用户或许感兴趣的网文。通过粗排、精排挤的小量级网文，会依据算法模子的预估引荐分来排序，偶然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，由此完成一次推荐。同样如今来说，猜你喜爱等个性化引荐feed无数量限制，不断刷就向来新。但榜单类举荐资源位的展现数有限，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“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮升级才能获患上更多引荐。终点之外的付费平台虽未明白标注其推荐为PK模式，但年夜抵道理相同，面对于有限的资本位只能曝光推荐分排序前列的作品。 没有难发现，无论是以上哪种推举算法，都需建立正在必然数据上才干停止举荐。新读者、新网文或者新范例会因不足历史举动数据，无奈准确启动共性化举荐的状况。这便是推荐算法中常说的冷启动结果，主要分为读者冷启动和内容冷启动。正在读者冷启动阶段，网文平台会自动邀请新注册读者或者一段时间未应用的读者供给反馈，包罗性别、年事、地理位置、快乐喜欢等信息，以建立读者趣味画像。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，获取用户正在其余平台的行动数据。此外，经过用户的登录设施、时光、地址IP也可取患上部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜局部平台会应用混合推荐算法，先是提供普通化、热门、高分的网文内容兜底，再把柄读者的初启行为(如停顿、点击、浏览)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、类似的内容。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。比方，新用户登录番茄小说平台，填写用户名以及性别为女，首页推荐就会显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，分比方范例的网文也会适度曝光让读者挑选。假如用户点击王道总裁文，不管阅读时长多长，番茄平台都市鄙人一次推荐feed革新后推举更多古代言情文以及王道总裁文。后续也会依据读者相同度以及网文相似度，对于海量网文进行协同过滤算法保举，为读者引荐更多新鲜且能够感兴趣的网文。 此次终点中文网的改革首要针对网文新书的冷启动。从举荐算法角度来说，尽管内容本身有一些要害词标签特色，但由于新书没实用户抒发过行动，推荐系统无奈判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的造作推荐分排序因为偏偏后也难以曝光。而得没有到用户交互数据，就容易招致恶性轮回，破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强制推荐零散给新网文一定的流量暴光，等有了用户针对于这篇网文本身的用户行为，推荐零碎再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量暴光便是流量包，逻辑即推荐体系中常说的boost。它指的是在推荐分上添加或者减少一个数，多由运营以及编辑在举荐系统中非自然操纵，对于于新作、冷门作品以及优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对付低质作品也会deboost减分。个体来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每一部作品适量的推荐量，只有在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会适量boost运营。因为新书的前期曝光没有对比精准的特征化举荐，boost实践上是在丧失用户体验的基础上做推荐，因此旧书的曝光周期和整体流量也会被管制在一定额度。 在资源位以及曝光值牢固的条件下，终点中文网做了两种新书引荐机制的尝试。原有的四轮PK形式，会保障新书最少有一轮举荐，即曝光在起点客户真个“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会举荐曝光在“新书精选”与“同类作品举荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非分割编辑新生上推。晋级第三轮后曝光正在“本周强推”，第四轮升级则曝光在旧书推荐中位置最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这种形式让分歧品级的上推会取得差别程度的曝光，PK升级多的作品可患上到屡次曝光以及更优的推荐位，PK晋级少的作品则能够一轮游，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流动推荐位，为更多旧书供应了长周期的候选举荐和更多资本位曝光年夜概。如旧书入库作品初次亮相后，会供招考水期以及培养期流量推荐。新书在七天试水期中均匀取患上流量搀扶，再依据作品表现猎取不同档的流量包boost。良好作品会取患上更高品位的放量流量包boost，表现欠佳的旧书也不会被雪藏，也能在培养期获患上持续21至42天的搀扶流量包，让推举系统和新书新人有更多试错以及调解的可能，也防止作者过分谋求前期流量而侵害前期发展。 目前各内容行业推荐系统的举荐道理、算法、流程都梗概划一，只是因为贸易模式的分比方，番茄小说等收费平台对野生智能推荐有相对于充分的放权，终点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参加。整体而言，起点中文网这次新书举荐算法改革，外观上是将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和不限资本位向野生智能个性化保举的让权，旨在鞭策作者以及作品愈加注意长期效益而非短期长处。 (作者系中山大学中国现现代文学硕士钻研生) 【编辑:叶攀】
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