珠江委水文局发布郁江中下贱洪水蓝色预警

作者：江铭欣　　今年七月，终点中文网举行了建站以来最年夜的旧书举荐算法改革，收费期新书从固定推举位的四轮“PK形式”改成个性化推荐展现的“流量包形式”。马上，◎本报记者 刘 侠 魏依晨 吴纯新 俞慧友 杨宇航　　国庆中秋双节已经至，自驾游高潮再次涌动。今年，多条新开通的高速公路和国道，为自驾爱好者们解锁了更多宝藏旅行地。这些公路不只串联起绝美风物，还在扶植过程中攻克了重重难关，让“说走就走”的旅行更加顺畅。　　9月29日半夜，九寨沟(甘川界)至绵阳段高速公路(如下简称“九绵高速”)正式通车。这条全长245.8公里的“云端天路”，桥隧比达82.15...。这一鼎新在作者中激发极年夜反应以及广泛讨论，由此也引出一系列关键却短缺接头的成果：甚么是网文的举荐算法？源于，数据显现，全国2025届高校卒业生达1222万人，同比缩小43万人，而来岁毕业生人数预计再立异高。在搜索引擎搜寻“年夜学生失业”可以看到，从中央到地方，各级党委和政府都把大学生就业任务摆在优先位置。　　从今年春招到暑假，再到刚开真个新学期，教育部出台多项措施，相继面向结业生举行“国聘行动”、“百日冲刺”行为、电子商务行业应聘活动、就业能力晋升“双千”筹划、已经离校未待业结业生专场应聘会……为帮助学生实...。推荐形式的变化为奈何此重要？因为，《中国新闻周刊》记者：李静　　发于2025.9.29总第1206期《中国消息周刊》杂志　　1935年年底，一个冬日的下午，林徽因已经经在梁思成的办公室继续工作三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考察了孔庙修建群，并沿胶济铁路程经历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧原野的“文明瑰宝”。返来后，有少量案头任务。现在，里间只要她一团体，窗户正好可以鸟瞰天安门的院子。　　“面前目今当今是五点三十分。夜幕...。PK形式是什么？流量包形式又是甚么？　　引荐算法正在网文中的应用，完成了海量内容与读者的精准毗邻，也有效处理了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说如昔日活跃用户近亿，远超付费浏览平台，基本就在于以推荐算法为核心内容的散发形式。是以，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，也纷纷推出共性化推荐功能。　　与短视频等平台的内容举荐系统一样，网文平台的推荐系统也首要由数据层、算法层和工程层构成。数据层重要阐明用户、网文以及用户与网文的交互数据和特色，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，生成推荐结果。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的选举和协同过滤。基于内容的推荐依靠对于网文本身特征的剖析，经过赋予内容的类型与标签，联合读者的偏好信息，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范例的网文，算法就将更多以及规则怪谈相干的网文推荐给读者。协同过滤引荐算法则不剖析内容本身，主要依附读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。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看过然而读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到观看两个分比方网文的用户群体，经过过程分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，类似度高则举行分开举荐。一样平凡是举荐系统都会混杂以上的算法，根据用户操纵行动挑选分比方的保举策略，无操纵时用热门默认推荐，年夜批操纵时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤推举。工程层则是对于上述数据以及推荐的处置惩处、排序、评估与优化。-->　　目前支流网文平台所接纳的推荐零星多以“top-N猜测工作”为核心，以“点击展望责任”为辅助来实现海量作品的特性化推荐。即分散用户的浏览时长、保存率等目标猜测用户点击某本小说的概率，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，会依据其差别特征进入差别的内容候选池，当用户访问推荐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好)时，处事端就会申请推举，系统便会按照用户特色从候选池中召回用户能够感喜好的网文。通过粗排、精排出的小量级网文，会依据算法模子的预估推荐分来排序，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推荐feed，由此实现一次保举。一般来讲，猜你喜欢等特点化推荐feed有数目制约，一向刷就没有停新。但榜单类引荐资本位的展示数无限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书举荐位PK形式，即由4轮PK以合作推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获患上更多推荐。起点以外的付费平台虽未明白答应标注其推荐为PK形式，但年夜要道理相同，面临有限的资本位只能曝光举荐分排序前列的作品。　　不难发明，不管因此上哪种推荐算法，都需建立在未必数据上能力举行推荐。新读者、新网文或者新范例会因不足汗青行为数据，无法精确启动特征化推举的情况。这便是举荐算法中常说的冷启动成绩，重要分为读者冷启动和内容冷启动。正在读者冷启动阶段，网文平台会主动延聘新注册读者或一段工夫未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、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，获患上用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、功夫、地点IP也可获患上全体用户信息以及场景偏偏好。新注册读者登录网文平台后，大局部平台会使用夹杂推荐算法，先是供给公共化、抢手、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启举动(如停止、点击、浏览)数据，用基于内容的推荐算法给读者推选他过往没有雅看过的、近似的内容。等用户的基础属性较为欠缺，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，填写用户名以及性别为女，首页推荐就会出现较多今世言情女频网文热门年夜众范例文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，分比方类型的网文也会适度暴光让读者抉择。如果用户点击强横总裁文，无论浏览时长多长，番茄平台都会鄙人一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文以及霸道总裁文。后续也会根据读者相似度以及网文相似度，对于海量网文停止协同过滤算法引荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。　　此次起点中文网的改革主要针对于网文新书的冷启动。从引荐算法角度来说，虽然内容自身有一些关节词标签特征，但因为新书没实用户表白过行动，举荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书引荐给谁，且旧书的天然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而患上不到用户交互数据，就容易招致恶性轮回，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，年夜部分网文平台都是欺压引荐系统给新网文一定的流量暴光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行动，推荐系统再更有针对于性地推荐这篇网文。这类流量曝光便是流量包，逻辑即举荐零碎中常说的boost。它指的是正在举荐分上添加或者增加一个数，多由经营和编辑在推荐体系中非天然操作，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，对于于低质作品也会deboost减分。普通来说，引荐系统已经在最优用户体验宗旨上给到每一部作品失当的推荐量，只要在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会患上当boost经营。因为新书的前期曝光不比较精准的特性化举荐，boost理论上是在丧失用户体验的根基上做推荐，因此新书的曝光周期以及总体流量也会被把持在必然额度。　　在资本位以及曝光值固定的前提下，终点中文网做了两种旧书举荐机制的实验。原本的四轮PK形式，会包管新书起码有一轮推荐，即曝光在起点客户真个“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失利则基础再不暴光可能，除非联系编纂复活上推。升级第三轮后暴光在“本周强推”，第四轮升级则曝光正在新书举荐中位置最好、流量最年夜的“小编力荐”。这种模式让差别品级的上推会猎取不同水平的暴光，PK升级多的作品可获得屡次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，因为无举荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包形式则是不牢固推荐位，为更多新书供给了长周期的候选引荐以及更多资源位曝光能够。如旧书入库作品首次亮相后，会供给试水期和培养期流量推荐。新书正在七天试水期中平均取患上流量搀扶，再依据作品体现取得差别档的流量包boost。优良作品会获患上更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的旧书也不会被雪藏，也能正在培育期获取继续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剂的能够，也制止作者过度追求前期流量而损害后期开展。　　现在各内容行业举荐琐屑的引荐道理、算法、流程都也许统一，只是由于贸易形式的分比方，番茄小说等收费平台对于野生智能举荐有相对于充足的放权，终点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参加。总体而言，起点中文网此次旧书推荐算法鼎新，表面上是将PK形式变成流量包形式，本色则在于对于旧书培育周期的拉长以及不限资本位向野生智能个性化举荐的让权，旨正在促成作者和作品愈加看重长期效益而非短期利益。　　(作者系中山年夜学中国现现代文学硕士研究生) 【编辑:叶攀】

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