作者：江铭欣 本年七月，出发点中文网举行了建站以来最年夜的新书引荐算法革新，收费期新书从牢固举荐位的四轮“PK形式”改为特性化推举展现的“流量包形式”。特地是，国庆中秋假期，北京市文明和旅游局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特色文旅勾当，并精选京郊微度假、工业研学游等创新体验场景，深挖骑行、赛事等潮水玩法，推出了系列主题文旅路线，为8天小长假送上首都“文旅年夜餐”。--> 主题文旅线路 【重温峥嵘光阴】 从卢沟桥的滚滚硝烟到平西依据地的嘹亮红歌，北京这片热土上，镌刻着没有平的精力。北京市文明和旅游局经心梳理都会白色影象，串联起那些承载着...。这一鼎新在作者中激发极年夜回响以及宽泛议论，由此也引出一系列要害却缺乏探讨的功效：什么是网文的推荐算法？常常，中新网重庆7月12日电 (记者 贾楠)11日晚，2025没有夜重庆生存节暨第三届重庆国内啤酒文化节启动流动正在重庆市九龙坡区停止。 本次运动以“爱尚重庆·不夜生活”为主题，全面降级打造“不夜重庆”乡村落品牌，突出“国内范·巴蜀韵”，整合渝伴礼、国际酒饮、潮流饮品、佳构咖啡、休闲零食、新能源汽车、舒适家居、智能家电以及康养效劳等品牌，以及不夜重庆形象IP“雾嘟嘟”快闪店，为消耗者打造集夜味、夜养、夜赏、...。引荐形式的变动为奈何此紧张？未来，“连绵的山脉、清澈的河水，另有蓝天白云，这里的景物真美！”站在西藏林芝市雅尼国家湿地公园观景台上，亚美尼亚驻华年夜使格沃尔克扬忍不住感触。 9月23日至27日，来自哈萨克斯坦、阿塞拜疆、亚美尼亚、白俄罗斯、摩尔多瓦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦等国驻华使节以及上海合作组织副秘书长一行，应交际部约请参访西藏自治区。 在西藏参访时代，使节团走进林芝、拉萨等地，近距离感受西藏繁荣开放的实正在图景，徜徉于绿水...。PK模式是什么？流量包模式又是甚么？ 推荐算法正在网文中的使用，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给。收费平台番茄小说现在日沉闷用户近亿，远超付费浏览平台，基本就在于以推荐算法为外围内容的散发形式。因而，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，也纷繁推出共性化推荐性能。 与短视频等平台的内容引荐零碎同样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层重要分析用户、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。算法层负责从数据中挖掘规律，天生推选下场。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的举荐和协同过滤。基于内容的推举依赖对于网文自身特性的剖析，经过进程赋予内容的范例与标签，联合读者的偏偏好信息，推荐与读者趣味邻近的网文。例如，历史数据发明读者喜欢看规定怪谈类型的网文，算法就将更多以及纪律怪谈相干的网文推选给读者。协同过滤保举算法则不解析内容自身，主要依靠读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。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分比方网文的用户群体，经过剖析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行合并举荐。一般举荐系统乡村落混杂以上的算法，依据用户操纵行为挑选不同的推荐计谋，无操纵时用热门默认推举，大批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”为辅助来实现海量作品的共性化推选。即结适用户的浏览时长、保存率等指标预测用户点击某本小说的概率，依据推算出的引荐分为用户供应排序好的个性化内容列表。网文上传或者更新后，会依据其差别特色进入差别的内容候选池，当用户访问举荐feed(即举荐信息流，如番茄小说的首页推举以及终点中文网的猜你爱好)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特色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，会依据算法模子的预估推举分来排序，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举荐feed，由此完成一次引荐。一般来说，猜你喜好等共性化举荐feed有数目限定，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展现数有限，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以竞争选举位(一轮“后劲新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮升级能力取患上更多举荐。动身点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但年夜抵道理相同，面临有限的资本位只能曝光推举分排序前线的作品。 不难发现，不管是以上哪类引荐算法，都需树立在一定命据上才能停止推荐。新读者、新网文或者新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推举的情形。这便是推举算法中常说的冷启动成绩，主要分为读者冷启动以及内容冷启动。正在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或者一段时分未应用的读者供应反应，囊括性别、年龄、地理地位、嗜好等信息，以建立读者乐趣画像。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，患上到用户在其余平台的行动数据。此外，通过用户的登录设备、时间、所正在IP也可患上到部分用户信息以及场景偏偏好。新注册读者登录网文平台后，大全体平台会使用混杂推荐算法，先是提供公众化、热门、高分的网文内容兜底，再按照读者的初启举动(如停止、点击、浏览)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往寓目过的、相似的内容。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现代言情女频网文热点群众类型文和《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，差别类型的网文也会适度曝光让读者抉择。要是用户点击王道总裁文，不管浏览时长多长，番茄平台都会鄙人一次推荐feed革新后推荐更多现代言情文以及野蛮总裁文。后续也会凭据读者相似度和网文类似度，对于海量网文进行协同过滤算法推举，为读者引荐更多新鲜且可能感乐趣的网文。 此次起点中文网的改造首要针对网文旧书的冷启动。从推举算法角度来说，尽管内容自身有一些关键词标签特色，但因为新书没有效户表达过行为，推荐零碎无奈判断网文的黑白，也没有晓患上将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然举荐分排序因为偏后也难以暴光。而患上不到用户交互数据，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，年夜部分网文平台都是胁迫推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户举动，推荐零碎再更有针对于性地推荐这篇网文。这类流量曝光就是流量包，逻辑即举荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或者减少一个数，多由经营以及编纂在举荐系统中非做作操纵，对于新作、冷门作品和优良作品会进行boost增分，从而提高引荐量，对于付低质作品也会deboost减分。一般来说，引荐系统已经经在最优用户体验指标上给到每部作品失当的举荐量，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不比照精准的个性化推荐，boost实践上是在损失用户体验的基础上做引荐，因此新书的曝光周期和整体流量也会被把持在未必额度。 在资本位以及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实验。原有的四轮PK形式，会保障新书至多有一轮引荐，即暴光正在终点客户真个“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会推荐曝光正在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失利则基础再没有曝光能够，除了非联络编纂回生上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这种形式让不一律级的上推会获患上分比方程度的曝光，PK升级多的作品可取患上屡次暴光以及更优的引荐位，PK升级少的作品则可能一轮游，因为无举荐而苦苦坚持创作或者快捷切书。新的流量包形式则是不牢固举荐位，为更多旧书供应了长周期的候选举荐以及更多资本位曝光大概。如新书入库作品初度亮相后，会供招考水期和哺育期流量推荐。新书在七天试水期中平均得到流量搀扶，再把柄作品显露获患上分比方档的流量包boost。优良作品会取得更高层次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期得到继续21至42天的搀扶流量包，让引荐零碎以及旧书新人有更多试错以及调剂的或者许，也避免作者过度谋求前期流量而损害后期开展。 目前各内容行业推荐系统的推荐道理、算法、流程都年夜略一致，只是由于商业形式的分比方，番茄小说等免费平台对于人工智能举荐有绝对于充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编纂人工参加。整体而言，终点中文网这次新书推荐算法改造，表面上是将PK形式变为流量包形式，本性则在于对于新书培育周期的拉长以及不限资本位向野生智能共性化引荐的让权，旨正在推行动者和作品愈加注意历久效益而非短期好处。 (作者系中山年夜学中国现今世文学硕士研究生) 【编纂:叶攀】
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