中国代表在联合国人权理事会呐喊完美全天下人权治理

作者：江铭欣　　今年七月，终点中文网举行了建站以来最年夜的新书举荐算法改造，收费期新书从流动推荐位的四轮“PK模式”改为个性化保举展示的“流量包模式”。以前，《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，林徽因曾经经正在梁思成的办公室连续工作三个小时。那一年，她和梁思成正在山东曲阜考察了孔庙建筑群，并沿胶济铁路途经历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻觅散落山涧原野的“文化珍宝”。归来后，有年夜批案头事情。此刻，里间只要她一个人，窗户恰好能够鸟瞰天安门的院子。　　“此刻是五点三十分。夜幕...。这一革新在作者中引起极大反响以及宽泛讨论，由此也引出一系列症结却短缺议论的成就：甚么是网文的引荐算法？借助，《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，林徽因曾经经在梁思成的办公室接连任务三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考查了孔庙构筑群，并沿胶济铁道路经验城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧旷野的“文化珍宝”。返来后，有少量案头工作。现在，里间只有她一个人，窗户恰好能够鸟瞰天安门的院子。　　“现在是五点三极端。夜幕...。引荐形式的变革为甚么云云首要？接着，往年的台风季开始偏晚，但7—9月台风扎堆出没，天生和登陆我国的数目均较常年同期偏多。为甚么会出现这种景象？未来还会有台风天生吗？来看专家解读。　　中央景象台首席预告员 董林：今朝西北平静洋的台风天生个数以及登陆个数跟常年相比，不管是从1月到9月，照旧7月到9月，总体生成个数以及上岸个数都是偏偏多的。台风的生成个数大概是偏多1.53个，登陆的个数大概偏偏多1.5个，并且重要偏偏多集中在7—9月。　　主如果由于...。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，也有效解决了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说现在日沉闷用户近亿，远超付费浏览平台，根本就在于以举荐算法为焦点内容的散发形式。因此，原以编纂、经营为主导的，以分发精选为内容构造逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐性能。　　与短视频等平台的内容推荐体系同样，网文平台的举荐系统也主要由数据层、算法层以及工程层组成。数据层首要剖析用户、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。算法层担当从数据中挖掘法则，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举荐以及协同过滤。基于内容的引荐依附对于网文自身特征的分析，通过赋予内容的范例与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者喜爱看法则怪谈类型的网文，算法就将更多以及规矩怪谈相干的网文推选给读者。协同过滤保举算法例不剖析内容本身，主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近似的读者B，给读者A推荐读者B看过然而读者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，经过剖析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的雷同度，相似度高则举行分开引荐。失常引荐系统都会夹杂以上的算法，按照用户操纵行动选择差别的引荐计谋，无操纵时用抢手默认推荐，年夜批操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤引荐。工程层则是对于上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。-->　　目前支流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N猜测任务”为中心，以“点击猜测任务”为协助来实现海量作品的个性化推荐。即结适用户的阅读时长、留存率等目标预测用户点击某本小说的多少率，凭据推算出的保举分为用户供应排序好的本性化内容列表。网文上传或更新后，会凭据其不同特点进入不同的内容候选池，当用户访问举荐feed(即推举信息流，如番茄小说的首页引荐以及起点中文网的猜你喜好)时，办事端就会请求引荐，系统便会根据用户特性从候选池中召回用户或者许感兴趣的网文。通过粗排、精排出的小量级网文，会凭据算法模型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，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次举荐。平日来说，猜你喜爱等个性化推荐feed有数目限制，一贯刷就一直新。但榜单类举荐资源位的展现数有限，排序只能选取top-N。终点中文网此前的旧书推荐位PK形式，即由4轮PK以合作引荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮升级能力获患上更多举荐。终点以外的付费平台虽未了解标注其举荐为PK模式，但年夜要道理类似，面对无限的资本位只能曝光引荐分排序前线的作品。　　不难发现，不管因此上哪类推荐算法，都需建设在必定数据上本领停止推举。新读者、新网文或者新范例会因不足历史举动数据，无奈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问题，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时日未应用的读者提供反应，囊括性别、年龄、天文地位、兴趣等信息，以成立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，取患上用户正在其余平台的行动数据。别的，通过用户的登录设备、时分、地点IP也可取患上部份用户信息以及场景偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜部分平台会使用夹杂举荐算法，先是供应民众化、抢手、高分的网文内容兜底，再依据读者的初启行动(如停顿、点击、阅读)数据，用基于内容的推举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，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门年夜众类型文和《十日终焉》等番茄小说独家高分文，差别类型的网文也会太过曝光让读者挑选。如果用户点击霸道总裁文，没有管阅读时长多长，番茄平台都邑鄙人一次推荐feed革新后保举更多今世言情文以及霸道总裁文。后续也会根据读者相似度以及网文相似度，对于海量网文停止协同过滤算法引荐，为读者举荐更多新颖且能够感兴趣的网文。　　这次终点中文网的革新主要针对网文旧书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容自身有一些症结词标签特征，但因为新书没实用户表达过举动，推举系统无奈判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推举给谁，且新书的造作举荐分排序因为偏偏后也难以曝光。而得没有到用户交互数据，就容易导致恶性轮回，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制推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本身的用户举动，推荐系统再更有针对性地推选这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即举荐系统中常说的boost。它指的是正在举荐分上增加或增加一个数，多由经营和编纂正在推荐体系中非天然操纵，对于新作、冷门作品以及优质作品会停止boost增分，从而进步推荐量，对低质作品也会deboost减分。普通来说，推举系统曾经在最优用户体验目的上给到每一部作品患上当的推选量，只要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。由于新书的前期暴光不比拟精准的个性化举荐，boost实在是在丧失用户体验的基础上做引荐，因而新书的曝光周期以及总体流量也会被管制正在肯定额度。　　在资源位和曝光值牢固的条件下，终点中文网做了两种新书推选机制的尝试。原有的四轮PK形式，会保证旧书起码有一轮举荐，即曝光在终点客户真个“后劲旧书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会推荐暴光在“旧书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失利则基本再不曝光能够，除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引荐中地位最佳、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不等同级的上推会获患上分比方水平的曝光，PK升级多的作品可患上到多次曝光和更优的推荐位，PK升级少的作品则能够一轮游，因为无推举而苦苦对于峙创作或者快速切书。新的流量包形式则是不流动推荐位，为更多新书供应了长周期的候选举荐以及更多资本位曝光梗概。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期以及哺育期流量推荐。新书正在七天试水期中均匀患上到流量搀扶，再按照作品体现猎取差别档的流量包boost。优秀作品会取患上更高层次的放量流量包boost，体现欠佳的新书也不会被雪藏，也能正在培养期患上到继续21至42天的搀扶流量包，让推荐系统以及新书新人有更多试错以及调剂的能够，也避免作者适度寻求前期流量而伤害前期发展。　　目前各内容行业推荐系统的推举道理、算法、流程都大概一致，只是因为商业形式的分比方，番茄小说等免费平台对于野生智能推荐有相对充分的放权，出发点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编纂人工参加。总体而言，终点中文网这次新书推荐算法改革，外表上是将PK形式变为流量包形式，本质则正在于对于新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能特征化举荐的让权，旨在推动作者和作品更为垂青长期效益而非短时间好处。　　(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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