驻喷鼻港军队官兵以及喷鼻港社会各界代表仰视喷鼻港抗日英烈思念碑

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引荐算法改造，免费期旧书从牢固引荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包形式”。当即，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)发作5.6级地动，震源深度10公里，距离天水郊区148公里。地震发作后，甘肃省消防救援总队迅速响应，立刻调集定西、兰州、天水支队调集280名消防救济人员、42辆消防车、2000余件套装备东西在营区调集，定西支队陇西年夜队前突力量已经出动。-->　　目前，暂未接到衡宇崩塌及职员伤亡警情，总队批示中央延续跟踪震中景象。...。这一改革在作者中引发极年夜反应以及遍及探讨，由此也引出一系列关键却不足讨论的问题：什么是网文的推荐算法？随即，羊城晚报讯 记者柳卓楠、通信员穗仁宣报道：记者26日从广州市人年夜了解到，《广州市国民代表年夜会常务委员会对于于增强病媒生物预防节制的决定》(如下简称《抉择》)曾经经广州市第十六届群众代表年夜会常务委员会第四十一次会议于2025年9月25日通过，现予宣布，自公布之日起施行。-->　　《决策》明确广州各级政府部分、本能性能部分、单位及个人在防治病媒生物(如蚊子、苍蝇、老鼠、甲由等)方面的职责，住户不患上随意倾倒、堆...。举荐形式的变化为什么如此主要？每每一，图为市民体验新加坡美食海南鸡饭。中新社记者 何蓬磊 摄图为市平易近体验新加坡美食咖椰吐司。中新社记者 何蓬磊 摄图为市民正在“2025重庆·新加坡体验周”举动现场的娘惹文明屋“打卡”。中新社记者 何蓬磊 摄图为市民与新加坡传统衣饰拍照。中新社记者 何蓬磊 摄图为市平易近在“2025重庆·新加坡体验周”活动现场摄影。中新社记者 何蓬磊 摄图为“2025重庆·新加坡体验周”揭幕式演出舞狮扮演。中新社记者 何蓬磊...。PK形式是什么？流量包模式又是甚么？　　推荐算法在网文中的利用，实现了海量内容与读者的精准连接，也无效从事了长尾网文的分发与供给。免费平台番茄小说如今日沉闷用户近亿，远超付费浏览平台，基本就在于以推荐算法为核心内容的散发形式。因此，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，也纷纷推出共性化举荐效用。　　与短视频等平台的内容推荐零碎同样，网文平台的引荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。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性，如用户性别、网文类型、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘法则，天生推荐成绩。网文平台应用较多的两种引荐算法是基于内容的推荐以及协同过滤。基于内容的推荐依附对网文自身特点的剖析，经过进程授与内容的范例与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣邻近的网文。比方，汗青数据发明读者爱悦目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保举给读者。协同过滤推荐算规则不剖析内容自身，首要依附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寓目两个分比方网文的用户群体，经过阐明两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，类似度高则停止合并举荐。凡是是推荐系统都会混淆以上的算法，依据用户操纵举动挑选没有同的推荐计谋，无操纵时用抢手默认推荐，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。-->　　目前支流网文平台所采纳的举荐零碎多以“top-N展望使命”为外围，以“点击猜测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、保存率等目标猜测用户点击某本小说的多少率，依据推算出的保举分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特色进入差别的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推选和起程点中文网的猜你喜爱)时，服务端就会恳求推举，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。通过粗排、精排出的小量级网文，会按照算法模型的预估引荐分来排序，有时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，由此完成一次举荐。一般来说，猜你喜欢等本性化引荐feed有数量限定，一向刷就向来新。但榜单类推荐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举荐位PK形式，即由4轮PK以合作推荐位(一轮“后劲新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮升级才能患上到更多引荐。终点之外的付费平台虽未明白标注其引荐为PK模式，但年夜抵原理雷同，面临无量的资源位只能曝光举荐分排序前线的作品。　　不难发明，不管是以上哪种推荐算法，都需建立正在必定数据上才气停止引荐。新读者、新网文或者新范例会因没有足历史举动数据，无奈准确启动个性化引荐的情况。这就是推选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。在读者冷启动阶段，网文平台会自动约请新注册读者或者一段时光未应用的读者提供反应，包括性别、年龄、天文位置、快活喜爱等信息，以建立读者乐趣画像。局部平台也可经过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，取得用户在其余平台的行为数据。另外，经过用户的登录配置配备陈设、时间、地址IP也可得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，年夜全体平台会利用夹杂推举算法，先是供应普通化、热门、高分的网文内容兜底，再依据读者的初启行动(如逗留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、类似的内容。等用户的底子属性较为欠缺，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。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会浮现较多现代言情女频网文热门年夜众范例文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，分歧范例的网文也会适度曝光让读者抉择。如果用户点击强横总裁文，不管浏览时长多长，番茄平台都会在下一次举荐feed革新后推荐更多现代言情文以及王道总裁文。后续也会依据读者相似度以及网文相似度，对海量网文举行协同过滤算法举荐，为读者保举更多离奇且大概感兴趣的网文。　　此次起点中文网的改革主要针对于网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但因为新书没实用户表达过行为，推选系统无法判断网文的好坏，也没有晓得将正在候选池中的旧书引荐给谁，且旧书的自然推荐分排序因为偏偏后也难以曝光。而患上不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，年夜局部网文平台都是强制举荐系统给新网文肯定的流量暴光，等有了用户针对于这篇网文本身的用户举动，举荐零碎再更有针对性地推举这篇网文。这种流量暴光便是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或增加一个数，多由经营和编纂正在举荐琐细中非做作操纵，应付新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高引荐量，对于低质作品也会deboost减分。通俗来说，举荐零碎曾经经在最优用户体验目标上给到每一部作品失当的引荐量，只有正在出于冷启动和作者生态角度等营业需要时会恰当boost运营。由于新书的前期暴光不比拟精准的个性化推举，boost理论上是正在丧失用户体验的基础上做举荐，于是新书的曝光周期和总体流量也会被把握在肯定额度。　　在资本位和曝光值固定的前提下，终点中文网做了两种新书推举机制的实验。原有的四轮PK模式，会保障新书最少有一轮推荐，即曝光在终点客户端的“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会引荐暴光在“旧书精选”与“同类作品引荐”，如二轮PK失败则基础再不曝光能够，除非分割编辑复活上推。升级第三轮后暴光在“本周强推”，第四轮升级则暴光在新书推选中地位最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这类模式让不等同级的上推会获得分比方水平的暴光，PK晋级多的作品可获患上屡次曝光和更优的推荐位，PK升级少的作品则能够一轮游，由于无推选而苦苦保持创作或者疾速切书。新的流量包形式则是不牢固推选位，为更多新书供应了长周期的候选推荐以及更多资本位曝光能够。如新书入库作品首次亮相后，会供给试水期以及培养期流量推举。新书在七天试水期中平均患上到流量搀扶，再依据作品体现取患上分比方档的流量包boost。优异作品会取患上更高品位的放量流量包boost，显示欠佳的新书也不会被雪藏，也能正在哺育期获得继续21至42天的扶持流量包，让推选零碎和旧书新人有更多试错和调剂的可能，也必然作者适度追求前期流量而损害前期发展。　　目前各内容行业推荐系统的推荐道理、算法、流程都也许统一，只是由于商业形式的差别，番茄小说等收费平台对于人工智能推荐有相对于充沛的放权，启程点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编纂野生参与。整体而言，起点中文网这次新书推荐算法革新，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对于新书培养周期的拉长和不限资本位向野生智能共性化推荐的让权，旨在增进作者和作品更加注意长期效益而非短期长处。　　(作者系中山大学中国现今世文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】

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