作者：江铭欣 往年七月，出发点中文网举行了建站以来最年夜的新书推荐算法改革，免费期新书从牢固举荐位的四轮“PK形式”改为本性化推荐展现的“流量包形式”。最近，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余场特性文旅举止，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”。--> 主题文旅路线 【重温峥嵘岁月】 从卢沟桥的滔滔硝烟到平西凭据地的洪亮红歌，北京这片热土上，雕刻着不平的精神。北京市文化以及游览局精心梳理城市白色记忆，串联起那些承载着...。这一改革在作者中引起极大反响和宽泛讨论，由此也引出一系列关键却不足议论的标题：甚么是网文的推荐算法？针对，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余场特性文旅活动，并精选京郊微度假、工业研学游等翻新体验场景，深挖骑行、赛事等潮水玩法，推出了系列主题文旅路线，为8天小长假送上都城“文旅年夜餐”。--> 主题文旅路线 【重温峥嵘光阴】 从卢沟桥的滔滔硝烟到平西按照地的洪亮红歌，北京这片热土上，雕刻着不平的精力。北京市横蛮和游览局精心梳理都会红色影象，串联起那些承载着...。推荐形式的变化为甚么如此主要？尽管，《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，一个冬季的下昼，林徽因已经经在梁思成的办公室继续工作三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考核了孔庙修建群，并沿胶济铁道路经验城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧原野的“文化瑰宝”。返来后，有年夜量案头任务。现在，里间惟独她一个人，窗户恰好能够鸟瞰天安门的院子。 “面前目今当今是五点三十分。夜幕...。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，也有效处理了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说现在日生动用户近亿，远超付费浏览平台，基本就在于以引荐算法为核心内容的散发形式。因而，原以编辑、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，也纷纷推出共性化引荐功能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也紧张由数据层、算法层以及工程层组成。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。算法层担任从数据中挖掘法则，天生引荐效果。网文平台应用较多的两种推荐算法是基于内容的举荐以及协同过滤。基于内容的引荐依附对于网文本身特色的剖析，经过赋予内容的范例与标签，结合读者的偏偏好信息，推荐与读者趣味附近的网文。比方，汗青数据发明读者喜爱看规则怪谈范例的网文，算法就将更多以及规则怪谈相干的网文引荐给读者。协同过滤推举算法则不剖析内容本身，主要依靠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推荐读者B看过可是读者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，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的类似度，相似度高则停止兼并推荐。一般推荐体系都会混合以上的算法，根据用户操纵举动抉择不同的推选计谋，无操纵时用抢手默认保举，年夜量操作时用基于内容的推举，交互足够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处理惩办、排序、评估与优化。--> 今朝支流网文平台所接纳的举荐系统多以“top-N展望任务”为中心，以“点击猜测任务”为辅助来实现海量作品的特性化推荐。即连络用户的浏览时长、保存率等目标展望用户点击某本小说的多少率，依据推算出的举荐分为用户供给排序好的共性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其没有同个性进入分比方的内容候选池，当用户访问推荐feed(即引荐信息流，如番茄小说的首页举荐以及开航点中文网的猜你喜爱)时，办事端就会申请推荐，零碎便会依据用户特色从候选池中召回用户年夜概感兴味的网文。经过粗排、精排挤的小量级网文，会依据算法模子的预估引荐分来排序，偶然也会加上广告或者平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此实现一次推荐。一般来讲，猜你喜欢等特性化推荐feed有数量限制，一向刷就素来新。但榜单类推荐资本位的展示数无限，排序只能拔取top-N。终点中文网此前的新书推荐位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”)，新书需要轮轮升级才能获患上更多举荐。起点以外的付费平台虽未明白标注其举荐为PK形式，但年夜抵原理类似，面临有限的资源位只能曝光推举分排序前线的作品。 不难发现，不管因此上哪种推荐算法，都需树立在必然数据上才干停止推荐。新读者、新网文或新范例会因不足历史举动数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这便是推荐算法中常说的冷启动成就，重要分为读者冷启动以及内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会积极延聘新注册读者或者一段时日未应用的读者提供反馈，包含性别、年纪、地理职位、爱好等信息，以建立读者意见意思画像。局部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。别的，经过用户的登录设备、时间、地址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，年夜全体平台会使用夹杂举荐算法，先是供应普通化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停顿、点击、浏览)数据，用基于内容的推荐算法给读者引荐他过往旁观过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完美，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者供应更多元的网文内容。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门公众范例文和《十日终焉》等番茄小说独家高分文，差别范例的网文也会过分曝光让读者挑选。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推选feed刷新后引荐更多现代言情文和蛮横总裁文。后续也会根据读者相似度以及网文相似度，对于海量网文举行协同过滤算法举荐，为读者引荐更多新鲜且能够感兴趣的网文。 这次动身点中文网的变革首要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容自身有一些关键词标签特色，但因为新书没实用户表白过行为，推荐系统无法果断网文的好坏，也欠亨晓将正在候选池中的新书推荐给谁，且新书的天然举荐分排序因为偏偏后也难以暴光。而患上不到用户交互数据，就轻易导致恶性循环，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强迫推荐系统给新网文必然的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户举动，引荐系统再更有针对于性地举荐这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推举分上增加或者淘汰一个数，多由经营以及编纂在推荐系统中非自然操纵，对于于新作、冷门作品以及优良作品会进行boost增分，从而提高引荐量，对于于低质作品也会deboost减分。同样平常来说，举荐零星已经在最优用户体验指标上给到每部作品患上当的引荐量，只有在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会适当boost运营。因为旧书的前期曝光没有比较精准的特性化推荐，boost实践上是在丧失用户体验的基础上做推荐，因而新书的曝光周期以及总体流量也会被控制在一定额度。 正在资本位以及曝光值牢固的前提下，出发点中文网做了两种新书推荐机制的实验。原有的四轮PK模式，会包管旧书起码有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会推举曝光在“新书精选”与“同类作品举荐”，如二轮PK失败则基本再不曝光年夜约，除了非联系编辑新生上推。晋级第三轮后暴光在“本周强推”，第四轮升级则曝光正在新书推荐中位置最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这种模式让不同品级的上推会取患上差别水平的曝光，PK升级多的作品可获取多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则能够一轮游，因为无推举而苦苦坚持创作或者快速切书。新的流量包形式则是不牢固推举位，为更多新书供给了长周期的候选推选以及更多资本位暴光能够。如新书入库作品初次亮相后，会供给试水期以及培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获患上流量搀扶，再依据作品表现患上到分比方档的流量包boost。优良作品会获患上更高级次的放量流量包boost，表示欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培养期患上到继续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以及调整的可能，也防止作者适度追求前期流量而损伤后期开展。 目前各内容行业举荐系统的举荐道理、算法、流程均可能对抗，只是因为贸易形式的差别，番茄小说等收费平台对人工智能推荐有相对于充沛的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑野生参预。整体而言，终点中文网此次新书推举算法改革，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养周期的拉长以及不限资源位向人工智能本色化引荐的让权，旨在推行动者以及作品更加看重长期效益而非短期利益。 (作者系中山大学中国现今世文学硕士研究生) 【编纂:叶攀】
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