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可持续性，作者：江铭欣 往年七月，终点中文网停止了建站以来最年夜的新书推荐算法改造，收费期新书从固定推荐位的四轮“PK形式”改成特性化推荐展示的“流量包形式”。这一改造在作者中引发极大回声以及广泛联系，由此也引出一系列关键却缺少评论争持的成绩：甚么是网文的引荐算法？推荐形式的变化为奈何此首要？PK形式是甚么？流量包形式又是什么？ 推荐算法在网文中的使用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的散发与供给。免费平台番茄小说往平日活泼用户近亿，远超付费浏览平台，基本就在于以举荐算法为核心内容的散发模式。因而，原以编纂、运营为主导的，以散发精选为内容构造逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化举荐服从。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也次要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层主要分析用户、网文和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发掘规律，生成引荐结果。网文平台利用较多的两种推举算法是基于内容的引荐以及协同过滤。基于内容的推荐依附对网文自己特点的分析，通过给予内容的范例与标签，结合读者的偏偏好信息，推荐与读者兴趣附近的网文。比方，历史数据发明读者爱好看规则怪谈类型的网文，算法就将更多以及规则怪谈相关的网文推荐给读者。协同过滤推荐算规则不解析内容本身，主要依赖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相似的读者B，给读者A推荐读者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旁没有雅两个不同网文的用户群体，经过进程阐明两个读者群体的重合度，推算两篇网文的类似度，雷同度高则举行合并举荐。个体推荐零碎都市混淆以上的算法，根据用户操作行动选择分比方的引荐策略，无操纵时用热门默认推举，少量操作时用基于内容的举荐，交互足够多时用协同过滤引荐。工程层则是对于上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。--> 目前主流网文平台所采纳的引荐系统多以“top-N展望任务”为中心，以“点击预测任务”为帮助来实现海量作品的共性化推举。即结适用户的浏览时长、保存率等目标预测用户点击某本小说的多少率，凭据推算出的推荐分为用户供应排序好的个性化内容列表。网文上传或者更新后，会根据其不同特色进入分歧的内容候选池，当用户拜访推举feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推荐和终点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会申请举荐，零散便会依据用户特色从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。颠末粗排、精排挤的小量级网文，会根据算法模型的预估推举分来排序，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，由此实现一次推举。一般来说，猜你喜好等特性化推荐feed无数量限制，不停刷就一直新。但榜单类推荐资本位的展示数无穷，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK形式，即由4轮PK以合作推举位(一轮“后劲旧书”、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干获取更多推举。起点之外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK形式，但年夜抵道理相同，面临有限的资本位只能曝光引荐分排序前线的作品。 不难发明，不管是以上哪种推荐算法，都需竖立正在一定数据上才气进行推荐。新读者、新网文或新类型会因不足汗青行为数据，无法正确启动赋性化推举的情况。这便是推举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，网文平台会主动礼聘新注册读者或一段时间未使用的读者供应反应，包括性别、年龄、地理职位、爱好等信息，以建立读者快乐爱好画像。局部平台也可经由进程用户的登录账号，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。别的，通过用户的登录设备、功夫、地点IP也可取患上部分用户信息和场景偏偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜局部平台会应用混杂举荐算法，先是供给公众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如逗留、点击、浏览)数据，用基于内容的举荐算法给读者推荐他过往旁不雅过的、类似的内容。等用户的根本属性较为完美，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。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页举荐就会出现较多现代言情女频网文热门年夜众范例文和《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曝光让读者挑选。如果用户点击蛮横总裁文，不管浏览时长多长，番茄平台都会鄙人一次推荐feed革新后推选更多现代言情文和王道总裁文。后续也会按照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推荐，为读者推选更多新鲜且可能感喜好的网文。 这次起点中文网的改革重要针对网文新书的冷启动。从引荐算法角度来说，尽管内容本身有一些枢纽词标签特征，但因为新书没实用户表达过行为，推荐零碎没法判断网文的好坏，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因为偏偏后也难以暴光。而患上没有到用户交互数据，就简单致使恶性循环，破损作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，年夜部份网文平台都是强迫推荐零碎给新网文肯定的流量暴光，等有了用户针对这篇网文自身的用户举动，举荐系统再更有针对于性地引荐这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是正在推举分上添加或缩小一个数，多由经营以及编纂在推荐零碎中非自然操纵，对于于新作、冷门作品以及优质作品会停止boost增分，从而遍及推荐量，对付低质作品也会deboost减分。寻常来说，引荐琐屑已经经在最优用户体验目标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业务需要时会适量boost经营。因为旧书的前期曝光不对比精准的个性化引荐，boost其实是在丧失用户体验的根底上做推荐，因而新书的曝光周期以及整体流量也会被管制在一定额度。 在资本位以及暴光值流动的条件下，动身点中文网做了两种新书推荐机制的实验。原本的四轮PK形式，会保障新书至少有一轮推荐，即暴光在启程点客户真个“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会引荐曝光在“新书精选”与“同类作品推举”，如二轮PK失败则基本再不曝光能够，除非联系编纂新生上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则暴光正在新书推荐中地位最佳、流量最大的“小编力荐”。这种形式让纷比方律级的上推会取患上分歧程度的曝光，PK晋级多的作品可获患上屡次曝光以及更优的举荐位，PK升级少的作品则可能一轮游，因为无推举而苦苦保持创作或者快速切书。新的流量包形式则是没有流动推荐位，为更多新书提供了长周期的候选选举以及更多资本位暴光可能。如新书入库作品首次亮相后，会供给试水期和培养期流量推举。旧书在七天试水期中平均获患上流量搀扶，再根据作品显示获患上不同档的流量包boost。优良作品会取得更高品位的放量流量包boost，发挥分析欠佳的旧书也不会被雪藏，也能正在哺育期取得连续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解的可能，也幸免作者适度追求前期流量而损伤前期发展。 现在各内容行业举荐系统的推荐道理、算法、流程都大概一致，只是由于商业形式的分比方，番茄小说等收费平台对于野生智能推荐有相对于充沛的放权，起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介入。整体而言，终点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK形式变成流量包形式，本质则在于对于新书培养周期的拉长以及不限资源位向野生智能个性化举荐的让权，旨在敦匆匆作者和作品更减藐视长期效益而非短期利益。 (作者系中山年夜学中国现今世文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】
举个例子，凭仗，图为旅客在流动场馆内举行互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为旅客在静止场馆内停止互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为活动启动典礼现场。中新社记者 韩冰 摄图为旅客在活动场馆内举行互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为工作职员资助游客佩戴VR设备。中新社记者 韩冰 摄图为旅客在活动场馆内进行互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为游客在流动场馆内进行互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为活动现场。中新社记者 韩冰 摄...
立即，因此，2025年9月27日5时49分在甘肃定西市陇西县(北纬34.89度，东经104.59度)发生5.6级地震，震源深度10公里，距离天水市区148公里。地动发生后，甘肃省消防救济总队疾速响应，立即调集定西、兰州、天水支队集结280名消防救援职员、42辆消防车、2000余件套装备东西在营区集结，定西支队陇西年夜队前突力量已出动。--> 目前，暂未接到屋宇倒塌及职员伤亡警情，总队批示中间持续跟踪震中状况。...