作者：江铭欣 今年七月，起点中文网停止了建站以来最大的新书推荐算法改革，收费期新书从牢固推荐位的四轮“PK形式”改为共性化推举展示的“流量包模式”。未来，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余场特征文旅举动，并精选京郊微度假、产业研学游等翻新体验场景，深挖骑行、赛事等潮水弄法，推出了系列主题文旅路线，为8天小长假奉上都城“文旅年夜餐”。--> 主题文旅路线 【重温峥嵘光阴】 从卢沟桥的滚滚硝烟到平西按照地的嘹喨红歌，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经心梳理城市红色记忆，串连起那些承载着...。这一改革在作者中引起极年夜反响以及宽泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？以后，《中国旧事周刊》记者：李静 发于2025.9.29总第1206期《中国新闻周刊》杂志 1935年年底，一个冬季的下午，林徽因已经经在梁思成的办公室持续任务三个小时。那一年，她以及梁思成正在山东曲阜观察了孔庙修建群，并沿胶济铁道路经验城、章丘、临淄、益都等11个县，追寻散落山涧旷野的“文化瑰宝”。返来后，有年夜量案头工作。现在，里间只要她一团体，窗户恰好能够鸟瞰天安门的院子。 “当初是五点三十分。夜幕...。引荐模式的改变为甚么如斯紧张？随同，数据表现，天下2025届高校毕业生达1222万人，同比增加43万人，而明年毕业生人数预计再翻新高。在搜索引擎搜寻“年夜学生就业”能够看到，从中心到地方，各级党委以及政府都把大学生就业任务摆正在优先位置。 从往年春招到暑假，再到刚最先的新学期，教导部出台多项步伐，相继面向毕业生举行“国聘行为”、“百日冲刺”行动、电子商务行业招聘活动、就业能力晋升“双千”设想、已经离校未失业结业生专场招聘会……为接济学生实...。PK模式是甚么？流量包形式又是甚么？ 推荐算法在网文中的应用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效途理了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说往平日活泼用户近亿，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模式。因此，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，也纷纷推出个性化推举功能。 与短视频等平台的内容保举零碎一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要分析用户、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。算法层继承从数据中开掘规律，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举荐和协同过滤。基于内容的推荐依赖对网文自身特征的剖析，通过赋予内容的范例与标签，结合读者的偏偏好信息，举荐与读者趣味相近的网文。比方，历史数据发现读者喜欢看法则怪谈类型的网文，算法就将更多以及规则怪谈相关的网文引荐给读者。协同过滤推举算法则没有解析内容自己，主要依赖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不同网文的用户群体，经由分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相通度，相似度高则停止合并保举。个别推荐零碎都会混合以上的算法，凭据用户操纵举动抉择不同的推荐策略，无操纵时用抢手默认推荐，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推荐的解决、排序、评估与优化。--> 目前支流网文平台所接纳的引荐零碎多以“top-N预测事情”为核心，以“点击预测任务”为副手来完成海量作品的个性化举荐。即联适用户的浏览时长、留存率等目标展望用户点击某本小说的多少率，按照推算出的推举分为用户供应排序好的本性化内容列表。网文上传或更新后，会依据其分比方特色进入不同的内容候选池，当用户访问举荐feed(即推举信息流，如番茄小说的首页保举以及登程点中文网的猜你喜好)时，办事端就会申请推举，系统便会依据用户特色从候选池中召回用户能够感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会凭据算法模子的预估推举分来排序，有时也会加上告白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，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜爱等特征化推荐feed有数目限制，一直刷就一向新。但榜单类举荐资本位的展示数有限，排序只能选取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”)，新书须要轮轮升级才华得到更多推选。起点以外的付费平台虽未清晰明显标注其举荐为PK形式，但年夜致道理相同，面临无限的资本位只能曝光举荐分排序前线的作品。 没有难发明，不管是以上哪种引荐算法，都需建立在必然数据上才能举行引荐。新读者、新网文或者新范例会因缺乏汗青行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这便是推举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。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时候未运用的读者供给反应，包括性别、年龄、地舆地位、快乐喜好等信息，以建立读者兴趣画像。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，获患上用户在其余平台的行动数据。别的，经过进程用户的登录配置装备摆设、时候、地址IP也可患上到局部用户信息以及场景偏偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜部分平台会使用混淆举荐算法，先是供应公众化、抢手、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行动(如停留、点击、浏览)数据，用基于内容的推举算法给读者引荐他过往旁观过的、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，合营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，首页引荐就会出现较多现代言情女频网文热点大众范例文和《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，差别范例的网文也会适度暴光让读者挑选。如果用户点击霸道总裁文，不管浏览时长多长，番茄平台都会鄙人一次举荐feed革新后推荐更多当代言情文以及霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对于海量网文举行协同过滤算法引荐，为读者推荐更多新鲜且可能感喜爱的网文。 这次起点中文网的革新主要针对网文新书的冷启动。从举荐算法角度来说，尽管内容自身有一些关键词标签特性，但由于新书不效户表白过举动，举荐零散无奈判断网文的好坏，也没有知道将正在候选池中的新书保举给谁，且新书的天然推举分排序因为偏后也难以曝光。而患上不到用户交互数据，就简单导致恶性轮回，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因而，年夜部分网文平台都是强制推荐零碎给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文本身的用户行为，推举零碎再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量暴光就是流量包，逻辑即保举零碎中常说的boost。它指的是正在引荐分上增加或减少一个数，多由运营以及编纂在推荐系统中非自然操纵，对于新作、冷门作品以及优良作品会停止boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。平常来说，推举零碎曾经经在最优用户体验指标上给到每一部作品失当的举荐量，只要在出于冷启动和作者生态角度等营业需要时会恰当boost经营。由于旧书的前期曝光不对比精准的个性化推荐，boost现实上是在丧失用户体验的基础上做引荐，因此新书的曝光周期以及整体流量也会被掌握在肯定额度。 在资本位和曝光值流动的前提下，终点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK形式，会保障新书最少有一轮选举，即曝光在终点客户端的“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暴光在“旧书精选”与“同类作品引荐”，如二轮PK失败则基本再不曝光年夜概，除了非讨论编纂新生上推。升级第三轮后暴光正在“本周强推”，第四轮升级则曝光在旧书推荐中地位最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这种形式让分歧品级的上推会获患上分比方水平的曝光，PK晋级多的作品可取得屡次曝光以及更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无举荐而苦苦保持创作或疾速切书。新的流量包形式则是没有牢固举荐位，为更多新书供给了长周期的候选推荐和更多资源位曝光大概。如新书入库作品初次表态后，会提供试水期以及培养期流量引荐。新书在七天试水期中平均取得流量搀扶，再凭据作品展现患上到不同档的流量包boost。良好作品会取患上更高级次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培养期获取继续21至42天的搀扶流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也幸免作者过度谋求前期流量而侵害后期发展。 目前各内容行业推荐零碎的推选道理、算法、流程都也许统一，只是因为商业形式的分歧，番茄小说等收费平台对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与。整体而言，启程点中文网此次新书引荐算法革新，表面上是将PK形式变为流量包模式，本色则正在于对新书培养周期的拉长以及不限资源位向人工智能共性化引荐的让权，旨在推动作者以及作品更加注重长期效益而非短时间好处。 (作者系中山年夜学中国现当代文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】
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