中国网球公开赛：头等种子斯瓦泰克升级

作者：江铭欣　　今年七月，起点中文网进行了建站以来最年夜的新书推荐算法改造，收费期新书从牢固推荐位的四轮“PK形式”改为共性化推选展现的“流量包形式”。紧张是，中新网广州9月28日电(王华 李哲峰 代锋)广州地铁团体28日音讯，芳白城际夏茅站主体构造已经封顶，夏茅站基坑范畴内岩溶见洞率高达93%，建设者们多措并举，成功霸占岩溶强发育地质风险，处置处分施工困难。广州地铁芳白城际夏茅站主体构造鸟瞰图。(广州地铁集团 　供图)　　停止目前，芳白城际铁路(芳村—白云机场北)土建工程累计实现51%。10座车站中，6座已封顶，4座举行土建施工；10个区间中，2个已经经贯穿，...。这一改革在作者中引起极大回响和广泛探讨，由此也引出一系列关键却不足会商的问题：甚么是网文的推荐算法？恰是，数据表现，天下2025届高校毕业生达1222万人，同比增进43万人，而明年毕业生人数预计再创新高。在搜索引擎搜寻“年夜学生待业”能够看到，从核心到中央，各级党委和政府都把大门生待业工作摆在优先位置。　　从今年春招到暑假，再到刚开端的新学期，教育部出台多项步伐，接踵面向毕业生停止“国聘举动”、“百日冲刺”举动、电子商务行业雇用活动、赋闲手段晋升“双千”计划、已经离校未失业结业生专场招聘会……为协助学生实...。推荐模式的变化为奈何此重要？年夜约，国庆中秋假期，北京市文化和旅游局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特点文旅举动，并精选京郊微度假、产业研学游等创新体验场景，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”。-->　　主题文旅线路　　【重温峥嵘光阴】　　从卢沟桥的滔滔硝烟到平西按照地的响亮红歌，北京这片热土上，雕刻着不屈的精神。北京市文化和游览局精心梳理都会红色记忆，串联起那些承载着...。PK形式是什么？流量包形式又是甚么？　　推举算法在网文中的使用，实现了海量内容与读者的精准连接，也无效解决了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说如昔日活跃用户近亿，远超付费浏览平台，基础就正在于以举荐算法为外围内容的散发形式。因此，原以编纂、经营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纭推出本性化推荐性能。　　与短视频等平台的内容推举系统同样，网文平台的引荐系统也主要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层主要阐明用户、网文以及用户与网文的交互数据和个性，如用户性别、网文类型、浏览时长等数据。算法层负责从数据中挖掘法则，生成推举结果。网文平台利用较多的两种推荐算法是基于内容的推选以及协同过滤。基于内容的推荐依附对于网文自身特征的剖析，通过给予内容的范例与标签，联合读者的偏偏好信息，推荐与读者兴致相近的网文。比方，历史数据发明读者喜欢看规则怪谈范例的网文，算法就将更多和规则怪谈相干的网文引荐给读者。协同过滤推荐算法则没有解析内容自身，主要依赖读者与网文的交互数据，可分为基于读者的以及基于网文的。基于读者的协同过滤是找到以及读者A近似的读者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观看两个差别网文的用户群体，通过阐明两个读者群体的重合度，推算两篇网文的近似度，类似度高则进行归并举荐。普通举荐系统都会混淆以上的算法，依据用户操作举动挑选差别的推荐计谋，无操作时用热门默认推荐，大批操纵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以及推荐的处置处分、排序、评估与优化。-->　　目前支流网文平台所采用的引荐零碎多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的特性化举荐。即结适用户的阅读时长、留存率等指标展望用户点击某本小说的概率，依据推算出的引荐分为用户供给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不同的内容候选池，当用户访问引荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页引荐以及动身点中文网的猜你喜爱)时，办事端就会请求推荐，系统便会根据用户特色从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。通过粗排、精排挤的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上告白或者平台力推的内容，在混排后展示为用户不雅赏页面的推荐feed，由此实现一次推荐。正常来说，猜你喜好等本性化引荐feed无数量限度，一向刷就一直新。但榜单类举荐资本位的展示数有限，排序只能拔取top-N。终点中文网此前的新书举荐位PK形式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“后劲新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，旧书需要轮轮升级才能患上到更多推选。终点之外的付费平台虽未懂得标注其推荐为PK形式，但大抵道理不异，面临有限的资本位只能曝光推荐分排序前线的作品。　　不难发现，没有管因此上哪种推荐算法，都需建立在一定命据上才调进行推荐。新读者、新网文或者新类型会因缺乏历史举动数据，无法精确启动特征化推举的环境。这就是推举算法中常说的冷启动成绩，重要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动约请新注册读者或一段光阴未使用的读者供给反应，包罗性别、年纪、天文位置、癖好等信息，以建立读者喜好画像。部份平台也可经由过程用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，患上到用户在其他平台的行动数据。此外，颠末用户的登录设施、时间、地址IP也可取患上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，年夜局部平台会使用混杂推举算法，先是供应大众化、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、浏览)数据，用基于内容的引荐算法给读者推举他过往旁不雅过的、类似的内容。等用户的底子基础属性较为欠缺，有更多的交互数据后，合营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，填写用户名以及性别为女，首页引荐就会出现较多现代言情女频网文热门公众范例文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，分歧类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击王道总裁文，不管浏览时长多长，番茄平台乡村落鄙人一次推荐feed革新后推荐更多现代言情文以及霸道总裁文。后续也会按照读者相似度和网文近似度，对于海量网文停止协同过滤算法推荐，为读者举荐更多离奇且能够感兴趣的网文。　　这次终点中文网的革新次要针对于网文旧书的冷启动。从推举算法角度来说，尽管内容自身有一些关键词标签特征，但由于旧书没实用户抒发过行动，举荐系统没法判别网文的优劣，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然举荐分排序因为偏偏后也难以曝光。而患上没有到用户交互数据，就简单致使恶性循环，毁坏作者体验的同时影响旧书内容库的增量。因此，年夜部分网文平台都是强迫举荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文自身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即推荐体系中常说的boost。它指的是在推荐分上削减或者减少一个数，多由经营以及编纂在推荐零碎中非自然操纵，对于于新作、冷门作品以及优良作品会进行boost增分，从而普及推荐量，对于于低质作品也会deboost减分。普通来说，推举系统已经在最优用户体验目标上给到每一部作品失当的推选量，只有正在出于冷启动和作者生态角度等业务需要时会适当boost运营。由于新书的前期暴光不对比精准的个性化举荐，boost实在是在丧失用户体验的根底上做举荐，因此新书的曝光周期以及整体流量也会被操纵在一定额度。　　正在资源位以及暴光值流动的条件下，起点中文网做了两种新书举荐机制的实验。原有的四轮PK形式，会保障新书至少有一轮举荐，即曝光在终点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推选”，如二轮PK失利则底子再不曝光年夜概，除了非分割编纂复生上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则曝光在旧书举荐中地位最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这种模式让分歧品级的上推会获得分比方水平的曝光，PK升级多的作品可取得屡次暴光和更优的推荐位，PK升级少的作品则可能一轮游，因为无保举而苦苦对于峙创作或者快速切书。新的流量包模式则是不牢固举荐位，为更多新书提供了长周期的候选引荐以及更多资源位曝光能够。如新书入库作品首次亮相后，会供招考水期以及哺育期流量引荐。新书在七天试水期中均匀获患上流量扶持，再按照作品发挥阐发获患上差别档的流量包boost。优秀作品会患上到更高档次的放量流量包boost，体现欠佳的新书也没有会被雪藏，也能在培育期取得继续21至42天的搀扶流量包，让引荐零碎和旧书新人有更多试错以及调剂的能够，也避免作者过度寻求前期流量而损伤前期进展。　　现在各内容行业推荐零星的推荐道理、算法、流程都或者一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对野生智能推荐有相对充足的放权，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与。总体而言，起点中文网这次新书推选算法改革，表面上是将PK形式变为流量包形式，实质则在于对于新书哺育周期的拉长以及不限资本位向人工智能共性化引荐的让权，旨在推进作者和作品更加注重长期效益而非短期好处。　　(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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