WTT中国年夜满贯赛签表出炉：国乒首轮遭遇2场“德比战”

作者：江铭欣　　本年七月，终点中文网举行了建站以来最年夜的旧书推荐算法革新，免费期旧书从流动推选位的四轮“PK模式”改为本色化推举展现的“流量包形式”。迅速，《中国新闻周刊》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，一个冬日的下战书，林徽因已经经在梁思成的办公室延续事情三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考察了孔庙建筑群，并沿胶济铁路程经验城、章丘、临淄、益都等11个县，寻觅散落山涧田野的“文明珍宝”。返来后，有少量案头工作。现在，里间只有她一个人，窗户恰好可以俯瞰天安门的院子。　　“现正在是五点三十分。夜幕...。这一改革在作者中惹起极大反应以及遍及讨论，由此也引出一系列关键却缺少讨论的题目：甚么是网文的引荐算法？比如，中新网温州9月25日电(曹丹)刑事施行，是法律公道的“最后一公里”。　　9月21日至24日，最高国民查看院构造媒体走进浙江温州，聚焦“高质效办好每一个案件”的下层实践。面临“判实未执”“财产刑执行难”等刑事实行“顽疾”，温州市人民查看院使用数字看管、交融履职等办法突破壁垒，推动失效判决从“白纸黑字”落到实处。　　“已往，对于登记正在罪犯配头或者家庭成员集体名下的财产，传统执行身手常常难以有效涉及。”温...。举荐形式的变革为甚么如斯重要？显然，中新网天津10月1日电 题：从天津小院走向全球舞台 奏响中国制造强劲乐曲　　作者 薛淳月　　正在天津市宝坻区津宝乐器的生产车间里，呆板低鸣，铜光闪动。一支支通过精密加工以及野生调试的铜管乐器正被打包装箱。不久后，它们将出现正在地球另一端某个学校乐团的排演厅，或某个业余乐手的演奏会上。　　这家从1984年起步于社办工场的企业，往常已经是国家文明产业进口重点企业、中国乐器协会副理事长单元，主导体例了长号、爵士...。PK形式是甚么？流量包形式又是什么？　　推荐算法正在网文中的应用，完成为了海量内容与读者的精准连接，也无效处理了长尾网文的散发与提供。免费平台番茄小说现正在日活泼用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推举算法为核心内容的散发模式。是以，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，也纷繁推出个性化举荐功能。　　与短视频等平台的内容推荐系统同样，网文平台的推荐零碎也主要由数据层、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征，如用户性别、网文范例、阅读时长等数据。算法层负责从数据中发掘法则，天生举荐结果。网文平台应用较多的两种推举算法是基于内容的推荐以及协同过滤。基于内容的推荐依靠对于网文自身特色的阐明，经过赋予内容的范例与标签，结合读者的偏好信息，推举与读者兴趣附近的网文。比方，汗青数据发现读者喜难看法则怪谈范例的网文，算法就将更多和规定规则怪谈相干的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法律不剖析内容自身，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，经过进程剖析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的类似度，相似度高则停止吞并举荐。一般推举系统城市混合以上的算法，根据用户操纵行动抉择分歧的引荐计谋，无操作时用热门默认推荐，少量操纵时用基于内容的举荐，交互充足多时用协同过滤引荐。工程层则是对于上述数据以及引荐的处置、排序、评估与优化。-->　　目前支流网文平台所接纳的推荐零碎多以“top-N猜测义务”为核心，以“点击猜测任务”为辅佐来实现海量作品的本性化推举。即连系用户的浏览时长、留存率等目的猜测用户点击某本小说的概率，凭据推算出的推荐分为用户供应排序好的本色化内容列表。网文上传或者更新后，会根据其差别个性进入分比方的内容候选池，当用户访问推举feed(即举荐信息流，如番茄小说的首页推举以及启程点中文网的猜你喜欢)时，效劳端就会请求推荐，系统便会依据用户特色从候选池中召回用户能够感趣味的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会依据算法模子的预估推荐分来排序，偶然也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展现为用户阅读页面的引荐feed，由此完成一次推荐。平日来说，猜你喜爱等个性化举荐feed有数目限定，一直刷就一直新。但榜单类引荐资本位的展现数无穷，排序只能选取top-N。终点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争引荐位(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华取患上更多举荐。动身点以外的付费平台虽未明白标注其推荐为PK形式，但年夜致道理相同，面对于无限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。　　不难发明，不管是以上哪一种推荐算法，都需建立在一定数据上才干停止推举。新读者、新网文或新类型会因缺乏汗青行为数据，无奈精确启动个性化举荐的状况。这便是举荐算法中常说的冷启动问题，紧张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光未应用的读者供应反馈，搜罗性别、年龄、地理地位、喜好等信息，以建立读者快活喜爱画像。全体平台也可经过历程用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获取用户在其余平台的举动数据。另外，经过用户的登录配置装备摆设、时候、地址IP也可取得局部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淆引荐算法，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为(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旁不雅过的、类似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，共同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，填写用户名和性别为女，首页举荐就会涌现较多现代言情女频网文热门年夜众类型文以及《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，分比方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，番茄平台城市鄙人一次举荐feed革新后推荐更多现代言情文以及蛮横总裁文。后续也会根据读者类似度以及网文类似度，对于海量网文停止协同过滤算法引荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。　　这次终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，尽量内容自己有一些关键词标签特色，但由于新书没有效户表达过行动，引荐零碎无奈判断网文的好坏，也不晓患上将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后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就轻易导致恶性循环，破碎摧毁作者体验的同时影响旧书内容库的增量。因而，年夜部门网文平台都是胁迫推举体系给新网文未必的流量曝光，等有了用户针对这篇网文自己的用户行动，推荐琐屑再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量暴光便是流量包，逻辑即引荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增多或者增加一个数，多由经营以及编辑在推荐零碎中非自然操纵，对于于新作、冷门作品以及优良作品会举行boost增分，从而提高保举量，敷衍低质作品也会deboost减分。个别来说，引荐系统曾经在最优用户体验指标上给到每一部作品患上当的举荐量，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经营。因为新书的后期曝光不比较精准的共性化推荐，boost理论上是在丧失用户体验的根基上做推荐，因此新书的曝光周期以及整体流量也会被控制在肯定额度。　　在资本位以及暴光值牢固的前提下，起点中文网做了两种新书推选机制的实验。原本的四轮PK模式，会保证新书起码有一轮举荐，即曝光在登程点客户端的“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会举荐暴光在“新书精选”与“同类作品举荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光能够，除了非联系编纂复活上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则曝光在新书举荐中位置最好、流量最年夜的“小编力荐”。这种模式让分比方品级的上推会取患上差别水平的曝光，PK升级多的作品可取很多次曝光以及更优的引荐位，PK升级少的作品则约莫一轮游，因为无推荐而苦苦对峙创作或者快速切书。新的流量包形式则是不牢固推举位，为更多新书提供了长周期的候选引荐以及更多资本位曝光约莫。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期以及哺养期流量引荐。旧书在七天试水期中平均取患上流量搀扶，再根据作品显露获得不同档的流量包boost。优异作品会患上到更低档次的放量流量包boost，出现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期取得连续21至42天的扶持流量包，让举荐系统以及新书新人有更多试错和调解的能够，也防止作者过度追求前期流量而损害前期发展。　　今朝各内容行业引荐零碎的推荐道理、算法、流程都年夜要分比方，只是因为商业形式的差别，番茄小说等免费平台对于人工智能举荐有相对于充实的放权，起程点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参加。总体而言，启程点中文网这次新书引荐算法变换，外面上是将PK模式变为流量包形式，实质则在于对于旧书哺育周期的拉长以及不限资本位向人工智能个性化推荐的让权，旨正在推进作者以及作品越发重视长期效益而非短期好处。　　(作者系中山年夜学中国现当代文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】

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