作者：江铭欣 今年七月，起点中文网停止了建站以来最年夜的旧书推举算法改革，收费期新书从固定引荐位的四轮“PK模式”改为特征化推荐展现的“流量包形式”。年夜约，中国地震台网正式测定，9月27日5时49分在甘肃省定西市陇西县(北纬34.91度，东经104.58度)发生5.6级地震，震源深度10公里。 地震发生后，中国地震局疾速启动三级应急服务响应，要求有关单位开展联合讨论，增强震情监测和震后趋势研判，实时报告无关状况。 目前，甘肃省地震局已经派出现场工作队赶赴震区，辅佐中央政府开展应急处理事情。据理解，甘肃定西、兰州等地有明显震感。 (总台央视记者 张...。这一更始在作者中引起极年夜反响以及遍及讨论，由此也引出一系列关键却缺乏议论的题目：什么是网文的推荐算法？因此，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余场特色文旅流动，并精选京郊微度假、产业研学游等创新体验场景，深挖骑行、赛事等潮流弄法，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嘹亮红歌，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记忆，串联起那些承载着...。推选形式的变化为甚么如此主要？既然，数据表现，全国2025届高校结业生达1222万人，同比削减43万人，而来岁毕业生人数约莫再创新高。在搜索引擎搜索“年夜先生就业”能够看到，从中心到中央，各级党委以及政府都把年夜学生就业事情摆在优先位置。 从往年春招到暑假，再到刚开始的新学期，教育部出台多项步伐，相继面向毕业生进行“国聘举动”、“百日冲刺”行动、电子商务行业雇用举动、就业能力晋升“双千”计划、已经离校未就业毕业生专场招聘会……为帮助学生实...。PK形式是甚么？流量包模式又是甚么？ 推举算法在网文中的使用，实现了海量内容与读者的精准连接，也无效解决了长尾网文的散发与供给。收费平台番茄小说平常日沉闷用户近亿，远超付费浏览平台，基本就正在于以引荐算法为核心内容的散发形式。因此，原以编纂、运营为主导的，以散发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纭推出共性化推举性能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，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。算法层负责从数据中挖掘规律，天生推荐下场。网文平台使用较多的两种举荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依附对网文本身特性的阐明，通过给予内容的范例与标签，结合读者的偏偏好信息，引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定例矩怪谈范例的网文，算法就将更多以及法则怪谈相干的网文保举给读者。协同过滤举荐算规则不剖析内容本身，重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差别网文的用户群体，通过剖析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的类似度，类似度高则停止分开举荐。一般引荐系统都会混淆以上的算法，根据用户操纵举动挑选差别的举荐策略，无操纵时用抢手默认保举，少量操作时用基于内容的保举，交互充足多时用协同过滤举荐。工程层则是对于上述数据以及举荐的处理、排序、评价与优化。--> 目前支流网文平台所采用的推荐零碎多以“top-N预测事情”为中心，以“点击猜测任务”为辅助来实现海量作品的本性化推荐。即连系用户的浏览时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的几率，根据推算出的推荐分为用户供给排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入差别的内容候选池，当用户访问举荐feed(即推举信息流，如番茄小说的首页推荐以及起点中文网的猜你喜爱)时，效劳端就会哀求推荐，零碎便会根据用户特色从候选池中召回用户或者感趣味的网文。经过粗排、精排挤的小量级网文，会按照算法模子的预估引荐分来排序，偶然也会加上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引荐feed，由此实现一次推荐。个别来说，猜你喜好等天性化举荐feed有数量限制，没有停刷就一直新。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形式，即由4轮PK以合作引荐位(一轮“潜力旧书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书必要轮轮升级才能获患上更多推举。起点以外的付费平台虽未明确标注其推选为PK模式，但年夜致道理相同，面临有限的资本位只能曝光推荐分排序前列的作品。 不难发明，不管是以上哪种推荐算法，都需建立正在未必数据上才华举行推荐。新读者、新网文或者新范例会因不足历史行为数据，无奈精确启动本性化推荐的状况。这便是推荐算法中常说的冷启动问题，次要分为读者冷启动以及内容冷启动。正在读者冷启动阶段，网文平台会主动约请新注册读者或一段光阴未应用的读者供给反应，包罗性别、年龄、地理地位、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。全体平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，取患上用户在其他平台的行动数据。此外，通过用户的登录设备、时光、地址IP也可获取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夹杂举荐算法，先是供应国平易近化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启举动(如停留、点击、浏览)数据，用基于内容的引荐算法给读者推荐他过往旁观过的、相似的内容。等用户的根底属性较为美满，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，首页举荐就会浮现较多今世言情女频网文热门公共类型文以及《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，差别类型的网文也会过分曝光让读者抉择。如果用户点击蛮横总裁文，不管阅读时长多长，番茄平台都邑在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文以及王道总裁文。后续也会根据读者近似度以及网文类似度，对海量网文举行协同过滤算法推选，为读者举荐更多古老且大略感兴趣的网文。 此次起点中文网的改造首要针对于网文新书的冷启动。从推举算法角度来说，只管内容本身有一些关键词标签特色，但因为新书不效户表达过行动，推举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引荐给谁，且旧书的天然推举分排序由于偏偏后也难以曝光。而患上没有到用户交互数据，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制推举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举动，举荐系统再更有针对于性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐零碎中常说的boost。它指的是在引荐分上减少或者减少一个数，多由经营和编纂在举荐系统中非天然操作，对于于新作、冷门作品和优良作品会停止boost增分，从而提高举荐量，对于于低质作品也会deboost减分。一般来说，引荐系统曾经经在最优用户体验指标上给到每部作品恰当的推荐量，惟独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。因为新书的后期曝光不比照精准的个性化举荐，boost实践上是在丧失用户体验的基础底细上做引荐，因此新书的曝光周期以及整体流量也会被控制在一定额度。 正在资本位以及曝光值牢固的条件下，终点中文网做了两种新书推荐机制的实验。原有的四轮PK形式，会包管旧书起码有一轮推荐，即曝光在动身点客户端的“后劲旧书”中，一轮最长曝光周期为七天，升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失利则基础再不暴光可能，除非联络编纂复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则曝光在新书推荐中位置最佳、流量最大的“小编力荐”。这类模式让没有同等级的上推会获取分比方水平的曝光，PK升级多的作品可获取屡次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，因为无推荐而苦苦对峙创作或者疾速切书。新的流量包形式则是不流动推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐以及更多资本位曝光能够。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期以及培养期流量引荐。新书正在七天试水期中均匀取患上流量搀扶，再根据作品表现取患上不同档的流量包boost。优秀作品会取得更高级次的放量流量包boost，显现欠佳的新书也不会被雪藏，也能正在培养期取患上继续21至42天的搀扶流量包，让推荐零碎以及旧书新人有更多试错以及调剂的能够，也制止作者过分谋求前期流量而侵害后期开展。 现在各内容行业推荐零碎的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于贸易形式的分比方，番茄小说等收费平台对野生智能举荐有相对于充沛的放权，终点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编纂野生参加。整体而言，终点中文网这次新书引荐算法厘革，皮相上是将PK形式变为流量包模式，实质则正在于对于旧书培育周期的拉长以及不限资源位向野生智能共性化推荐的让权，旨在鞭策作者以及作品愈加注意持久效益而非短时间好处。 (作者系中山大学中国现现代文学硕士研究生) 【编纂:叶攀】
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