作者：江铭欣 往年七月，终点中文网举行了建站以来最年夜的旧书推荐算法变革，收费期旧书从牢固推荐位的四轮“PK模式”改为个性化引荐展示的“流量包模式”。比方，中新网9月28日电 据国家移民办理局微信公众号动态，今年国庆、中秋双节同庆，受免签政策、航班恢复等利好影响，中外旅客跨境游需要旺盛，天下口岸将迎来出入境高峰。据国家移民治理局预测，国庆、中秋假期日均出出境旅客将突破200万人次，预计收支境客流高峰主要会合在10月1日以及6日。年夜型空港口岸收支境客流将稳步增进，上海浦东、广州白云、北都门城、深圳宝安、成都天府等国内机场日均收支境旅客估计分别为10.1万...。这一革新正在作者中引起极大反响以及宽泛探讨，由此也引出一系列关键却缺少讨论的问题：甚么是网文的推举算法？希奇是，无论时期若何向前、技艺怎样更迭，惟有秉持谋求卓越的理念、刚强精益求精的信念，专一岗亭、敢于创新，方能更好处事于制造业的高品质进展 小麦色皮肤，“煤油红”工装，精干的精气神，这是刘丽给记者的初印象。 刘丽是谁？年夜庆油田的一名采油班长。说到采油，刘丽有苏醒意识：靠“出鼎力、流年夜汗”便可以换来滚滚油流的时期，早已经一去不返。刘丽事情室攻关数字化设施使用技术，获患上200余项研发成果，用“伶俐”...。推荐形式的变更加什么如此主要？末了，《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，林徽因已经在梁思成的办公室连续工作三个小时。那一年，她和梁思成在山东曲阜调查了孔庙修建群，并沿胶济铁路途经历城、章丘、临淄、益都等11个县，探求散落山涧旷野的“文化瑰宝”。返来后，有年夜量案头任务。现在，里间唯独她一个人，窗户正好能够鸟瞰天安门的院子。 “现正在是五点三十分。夜幕...。PK模式是什么？流量包形式又是甚么？ 推荐算法在网文中的利用，实现了海量内容与读者的精准毗邻，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正在日沉闷用户近亿，远超付费阅读平台，基础就正在于以引荐算法为核心内容的分发模式。因此，原以编辑、运营为主导的，以散发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化引荐功能。 与短视频等平台的内容推选系统一样，网文平台的引荐琐细也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要阐明用户、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。算法层接受从数据中挖掘法则，天生推举结果。网文平台应用较多的两种推荐算法是基于内容的推选以及协同过滤。基于内容的推荐依赖对于网文自身特征的剖析，通过付与内容的类型与标签，结合读者的偏偏好信息，引荐与读者兴趣相近的网文。比方，历史数据发明读者喜爱看规则怪谈范例的网文，算法就将更多以及法则怪谈相干的网文引荐给读者。协同过滤推荐算法律不剖析内容本身，重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旁不雅两个分比方网文的用户群体，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的近似度，雷同度高则举行合并举荐。一般推荐零碎都市混淆以上的算法，根据用户操作行为抉择不同的保举计谋，无操纵时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的举荐，交互充足多时用协同过滤推荐。工程层则是对于上述数据和推荐的处置惩罚、排序、评价与优化。--> 现在支流网文平台所采纳的引荐系统多以“top-N猜测义务”为外围，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的共性化引荐。即拆散用户的浏览时长、保存率等指标猜测用户点击某本小说的多少率，根据推算出的推举分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或者更新后，会依据其差别特性进入分歧的内容候选池，当用户访问推荐feed(即举荐信息流，如番茄小说的首页保举和登程点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户能够感兴致的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会依据算法模型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推荐feed，由此实现一次引荐。平凡来说，猜你喜欢等共性化保举feed有数量限制，始终刷就一直新。但榜单类推举资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。终点中文网此前的新书引荐位PK形式，即由4轮PK以竞争引荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，旧书需求轮轮升级才能患上到更多推选。起点之外的付费平台虽未明白标注其保举为PK形式，但年夜致道理相同，面临有限的资本位只能曝光保举分排序前列的作品。 没有难发现，不管是以上哪种举荐算法，都需建立在肯定数据上才能举行推荐。新读者、新网文或者新范例会因缺乏历史举动数据，没法准确启动个性化引荐的情况。这就是引荐算法中常说的冷启动问题，重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间未使用的读者供给反馈，搜罗性别、年龄、天文位置、喜好等信息，以建立读者兴趣画像。局部平台也可经由用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，取患上用户在其余平台的行动数据。别的，经过过程用户的登录设备、时刻、地点IP也可取得部分用户信息以及场景偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜部分平台会应用夹杂举荐算法，先是提供人民化、热门、高分的网文内容兜底，再依据读者的初启举动(如逗留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者举荐他过往旁不雅过的、相似的内容。等用户的底子根基属性较为完善，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，首页推选就会出现较多现代言情女频网文热门公众范例文以及《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抉择。如果用户点击王道总裁文，不管阅读时长多长，番茄平台都会鄙人一次引荐feed革新后举荐更多现代言情文以及王道总裁文。后续也会按照读者相似度以及网文类似度，对于海量网文停止协同过滤算法推荐，为读者推荐更多陈腐且梗概感兴趣的网文。 此次起点中文网的革新主要针对网文新书的冷启动。从推举算法角度来说，诚然内容本身有一些关键词标签特性，但因为新书没实用户表白过行动，举荐系统无奈判断网文的好坏，也不晓患上将在候选池中的旧书推荐给谁，且旧书的自然引荐分排序因为偏后也难以曝光。而患上没有到用户交互数据，就轻易招致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，年夜部份网文平台都是强迫推荐零碎给新网文必然的流量暴光，等有了用户针对于这篇网文本身的用户行为，举荐体系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，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上淘汰或增加一个数，多由经营和编辑正在推举系统中非自然操纵，对于付新作、冷门作品以及优质作品会举行boost增分，从而退却推选量，对付低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目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得当boost经营。因为新书的前期暴光不对于比精准的特性化推荐，boost理论上是在丧失用户体验的根底上做推举，因而新书的曝光周期和整体流量也会被操纵在肯定额度。 在资本位以及曝光值流动的前提下，登程点中文网做了两种新书推举机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保障新书最少有一轮引荐，即曝光正在起点客户真个“后劲旧书”中，一轮最长暴光周期为七天，升级第二轮后会举荐曝光在“新书精选”与“同类作品举荐”，如二轮PK失利则基础再不曝光大概，除了非联结编纂复活上推。晋级第三轮后暴光在“本周强推”，第四轮晋级则暴光在新书推荐中位置最佳、流量最大的“小编力荐”。这种形式让不等同级的上推会取得差别水平的曝光，PK晋级多的作品可获取多次曝光和更优的引荐位，PK升级少的作品则能够一轮游，因为无举荐而苦苦对峙创作或快速切书。新的流量包模式则是不流动保举位，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年夜概。如旧书入库作品初度亮相后，会供招考水期和培养期流量举荐。新书在七天试水期中平均取得流量搀扶，再依据作品发挥分析患上到不同档的流量包boost。优良作品会患上到更高品位的放量流量包boost，表现欠佳的新书也没有会被雪藏，也能正在培育期获得持续21至42天的搀扶流量包，让推荐零碎和新书新人有更多试错以及调剂的能够，也避免作者过度谋求前期流量而侵害前期进展。 目前各内容行业推荐系统的引荐道理、算法、流程都或者者一律，只是由于商业模式的差别，番茄小说等免费平台对人工智能引荐有相对于充实的放权，终点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编纂野生参加。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法革新，表面上是将PK形式变成流量包形式，实质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个性化推荐的让权，旨在推动作者以及作品更加注重长期效益而非短时间长处。 (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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