广西柳州赴穗展销特征农产物 签约金额近4万万元

作者：江铭欣　　往年七月，出发点中文网停止了建站以来最年夜的新书推荐算法改造，收费期新书从牢固推举位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包形式”。除，中新网张家界9月27日电 (邓霞 罗璇)9月27日，2025年张家界国家丛林公园鹞子寨爬山赛在湖南张家界鸣枪开跑，2000余名爬山爱好者沿5.3公里赛道奋勇攀登，在静止中解锁张家界地貌的峰林事业与生态魅力。2025张家界国家丛林公园鹞子寨爬山赛鸣枪开跑。吴勇兵 摄　　本次赛事由张家界武陵源风景胜景区以及国家森林公园办理局主理，以“徒步鹞子寨，呼吸张家界”为主题，赛道堪称“移动的天然博物馆”。参赛者从...。这一革新正在作者中引起极大回声和广泛讨论，由此也引出一系列关键却不足谈判的结果：甚么是网文的举荐算法？包含，《中国新闻周刊》记者：李静　　发于2025.9.29总第1206期《中国旧事周刊》杂志　　1935年年末，一个冬季的下午，林徽因已经经在梁思成的办公室一连工作三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜调查了孔庙建筑群，并沿胶济铁路程经验城、章丘、临淄、益都等11个县，追寻散落山涧原野的“文化珍宝”。返来后，有少量案头任务。现在，里间只要她一集体，窗户恰好能够俯瞰天安门的院子。　　“此刻是五点三非常。夜幕...。推举形式的变动为甚么如此重要？不断，国庆中秋假期，北京市横蛮以及游览局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特色文旅活动，并精选京郊微度假、产业研学游等立异体验场景，深挖骑行、赛事等潮流玩法，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”。-->　　主题文旅路线　　【重温峥嵘光阴】　　从卢沟桥的滚滚硝烟到平西依据地的宏亮红歌，北京这片热土上，雕刻着不平的精神。北京市文化以及旅游局经心梳理都会红色影象，串联起那些承载着...。PK形式是甚么？流量包模式又是甚么？　　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，也有效解决了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说现在日活泼用户近亿，远超付费浏览平台，基础底细就在于以推荐算法为外围内容的散发模式。因此，原以编辑、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，也纷纷推出特征化引荐功能。　　与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的举荐零碎也主要由数据层、算法层以及工程层组成。数据层紧张剖析用户、网文以及用户与网文的交互数据以及特色，如用户性别、网文范例、浏览时长等数据。算法层卖力从数据中挖掘规律，生成推荐动机。网文平台利用较多的两种推荐算法是基于内容的推举以及协同过滤。基于内容的推荐依靠对于网文自己特色的分析，经过进程赋予内容的类型与标签，联合读者的偏偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者爱好看规则怪谈类型的网文，算法就将更多以及规定怪谈相干的网文推举给读者。协同过滤推荐算法例没有解析内容自身，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相似的读者B，给读者A推选读者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观看两个分比方网文的用户群体，经过进程阐发两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则停止并吞推荐。失常举荐零碎都会夹杂以上的算法，根据用户操纵举动选择不同的引荐计谋，无操作时用热门默许推荐，少量操纵时用基于内容的引荐，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解决、排序、评估与优化。-->　　目前主流网文平台所采取的引荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化举荐。即结适用户的浏览时长、保存率等目标展望用户点击某本小说的多少率，按照推算出的引荐分为用户供给排序好的特征化内容列表。网文上传或者更新后，会把柄其差别特性进入差别的内容候选池，当用户拜访推荐feed(即引荐信息流，如番茄小说的首页举荐和动身点中文网的猜你喜好)时，效劳端就会请求举荐，系统便会按照用户特性从候选池中召回用户能够感兴趣的网文。通过粗排、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，由此实现一次推荐。平常来说，猜你喜欢等个性化引荐feed有数目限度，历来刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能拔取top-N。终点中文网此前的新书引荐位PK形式，即由4轮PK以合作举荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮升级才能取患上更多推荐。起点之外的付费平台虽未明白标注其引荐为PK形式，但年夜致道理相同，面临有限的资源位只能曝光举荐分排序前列的作品。　　不难发明，没有管因此上哪类推荐算法，都需建立在必然数据上才能停止推荐。新读者、新网文或新范例会因短缺汗青行动数据，无奈准确启动本性化举荐的状况。这便是推荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动以及内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会自动邀请新注册读者或者一段时间未应用的读者供给反应，包含性别、年龄、地理位置、癖好等信息，以确立读者兴味画像。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，获患上用户正在其余平台的行动数据。此外，经由进程用户的登录设施、时间、地址IP也可获取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，年夜全体平台会应用混杂举荐算法，先是提供普通化、热门、高分的网文内容兜底，再按照读者的初启举动(如逗留、点击、浏览)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、相似的内容。等用户的根基属性较为完善，有更多的交互数据后，共同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，分比方类型的网文也会过度曝光让读者抉择。如果用户点击王道总裁文，无论阅读时长多长，番茄平台乡村落鄙人一次推荐feed革新后举荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会依据读者类似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法引荐，为读者保举更多新鲜且大略感兴趣的网文。　　这次终点中文网的改革主要针对于网文新书的冷启动。从举荐算法角度来说，尽管内容自身有一些关头词标签特征，但由于新书不效户表达过行动，推举系统无奈判断网文的好坏，也没有晓患上将在候选池中的旧书举荐给谁，且旧书的自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，就容易导致恶性循环，破碎摧毁作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，年夜全体网文平台都是强制引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，引荐系统再更有针对于性地推举这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即引荐零碎中常说的boost。它指的是在推荐分上增长或者缩小一个数，多由经营以及编辑正在推荐零碎中非自然操作，对于新作、冷门作品和优良作品会进行boost增分，从而提高举荐量，对于于低质作品也会deboost减分。一般来讲，推荐零碎已在最优用户体验目的上给到每一部作品得当的推举量，唯独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。由于新书的前期曝光没有对于比精准的特点化引荐，boost实践上是在丧失用户体验的根本上做推荐，因此新书的曝光周期和整体流量也会被管制在肯定额度。　　在资本位以及曝光值流动的条件下，起点中文网做了两种新书举荐机制的实验。原本的四轮PK形式，会保证旧书最少有一轮推荐，即暴光在终点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推举暴光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则底子再不曝光可能，除了非分割编辑复生上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则曝光正在旧书举荐中地位最好、流量最大的“小编力荐”。这种形式让不划一级的上推会取得分歧水平的曝光，PK晋级多的作品可取患上屡次曝光以及更优的举荐位，PK升级少的作品则能够一轮游，因为无引荐而苦苦对于峙创作或者快速切书。新的流量包形式则是不流动推举位，为更多新书供应了长周期的候选推荐以及更多资本位暴光也许。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引荐。新书正在七天试水期中均匀取得流量扶持，再依据作品表现取患上差别档的流量包boost。优良作品会取得更高品位的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培养期取得持续21至42天的搀扶流量包，让推荐琐屑以及新书新人有更多试错以及调剂的能够，也避免作者过度追求前期流量而侵害后期发展。　　现在各内容行业推荐系统的推荐道理、算法、流程都大略一致，只是因为商业模式的分比方，番茄小说等收费平台对于人工智能推举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野生参与。整体而言，起点中文网这次新书引荐算法变革，外面上是将PK模式变为流量包形式，实质则在于对于新书培育周期的拉长和不限资本位向人工智能本性化引荐的让权，旨正在推进作者和作品更减轻视长期效益而非短期好处。　　(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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