AI驱动微短巨改革：从东西到引擎，重塑内容生态

作者：江铭欣　　往年七月，终点中文网停止了建站以来最大的旧书推荐算法改造，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“流量包模式”。以致，新华网团结国9月26日电在第80届结合国年夜会一般性争吵上的讲话(2025年9月26日，纽约)中华国民共和国国务院总理 李强主席女士，列位共事：　　今年是天下反法西斯战争成功80周年，也是分裂国建立80周年。80年前，全球有数仁人志士勇往直前，经过艰难卓绝的战斗战胜法西斯，抱着永再也不战的现实成立了联结国。　　联合国事天下反法西斯战争胜利紧张后果，它的创造是人类对于两次天下年夜战年夜难痛定思痛、摆脱丛林法...。这一鼎新在作者中引起极年夜反响以及宽泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？逐渐，中国地震台网正式测定：9月27日5时49分在甘肃定西市陇西县(北纬34.91度，东经104.58度)发作5.6级地震，震源深度10公里。　　记者从陇西县领会到，有房屋倒塌，暂未收到职员伤亡报告。总台记者已赶往现场。　　(总台记者 王妍 邢博)--> 【编辑:李滋润】。引荐形式的变化成奈何此主要？年夜概，《中国旧事周刊》记者：李静　　发于2025.9.29总第1206期《中国旧事周刊》杂志　　1935年年末，一个冬季的下战书，林徽因已经在梁思成的办公室接连事情三个小时。那一年，她以及梁思成正在山东曲阜考察了孔庙修建群，并沿胶济铁路途履历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧旷野的“文化珍宝”。归来后，有少量案头任务。此刻，里间只有她一个人，窗户恰好能够俯瞰天安门的院子。　　“现在是五点三非常。夜幕...。PK形式是什么？流量包形式又是甚么？　　引荐算法正在网文中的哄骗，实现了海量内容与读者的精准衔接，也有效处理了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说如昔日活跃用户近亿，远超付费浏览平台，基本就正在于以推举算法为中心内容的散发模式。是以，原以编辑、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，也纷繁推出共性化推荐功效。　　与短视频等平台的内容举荐系统同样，网文平台的举荐系统也主要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层次要剖析用户、网文和用户与网文的交互数据以及特色，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，生成推荐功效。网文平台哄骗较多的两种推举算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依附对网文本身特色的阐明，通过赋予内容的范例与标签，联合读者的偏好信息，推选与读者兴味附近的网文。例如，历史数据发现读者爱好看端正怪谈范例的网文，算法就将更多以及规定例矩怪谈相干的网文推荐给读者。协同过滤推荐算规则没有剖析内容自己，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不雅看两个差别网文的用户群体，经由阐发两个读者群体的重合度，推算两篇网文的类似度，相似度高则停止合并推选。通俗引荐零碎城市混合以上的算法，依据用户操纵行为挑选不同的举荐战略，无操纵时用热门默许推举，少量操纵时用基于内容的推举，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引荐的处理、排序、评估与优化。-->　　今朝支流网文平台所接纳的保举系统多以“top-N猜测任务”为核心，以“点击猜测任务”为辅助来实现海量作品的个性化选举。即结合用户的浏览时长、留存率等指标猜测用户点击某本小说的概率，把柄推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或者更新后，会根据其分比方特性进入差别的内容候选池，当用户拜访引荐feed(即引荐信息流，如番茄小说的首页举荐和出发点中文网的猜你喜爱)时，办事端就会请求保举，系统便会依据用户特征从候选池中召回用户能够感兴趣的网文。通过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模子的预估推荐分来排序，偶然也会加之广告或平台力推的内容，在混排后展现为用户浏览页面的举荐feed，由此实现一次举荐。一般来说，猜你爱好等个性化举荐feed有数目限制，一直刷就不断新。但榜单类推荐资本位的展现数无限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推举位PK形式，即由4轮PK以合作推举位(一轮“后劲新书”、二轮“旧书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮升级能力取得更多推举。终点之外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但年夜要道理相同，面临有限的资源位只能暴光选举分排序前列的作品。　　不难发明，不管因此上哪一种推荐算法，都需建立在肯定数据上能力停止引荐。新读者、新网文或者新范例会因缺乏汗青行为数据，无奈精确启动个性化推举的情况。这就是引荐算法中常说的冷启动题目，首要分为读者冷启动以及内容冷启动。正在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或者一段时光未使用的读者提供反馈，包含性别、年纪、天文地位、爱好等信息，以建立读者兴味画像。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，取患上用户在其他平台的行动数据。此外，经过用户的登录设施、时刻、地点IP也可获得部分用户信息以及场景偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜局部平台会使用夹杂举荐算法，先是提供普通化、热门、高分的网文内容兜底，再按照读者的初启举动(如逗留、点击、浏览)数据，用基于内容的引荐算法给读者推荐他过往寓目过的、相似的内容。等用户的根底属性较为美满，有更多的交互数据后，配合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国民类型文和《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选择。如果用户点击强横总裁文，不管阅读时长多长，番茄平台都邑在下一次引荐feed刷新后举荐更多今世言情文以及开化总裁文。后续也会依据读者相似度和网文类似度，对于海量网文进行协同过滤算法引荐，为读者引荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。　　这次终点中文网的变革主要针对于网文旧书的冷启动。从推荐算法角度来讲，尽量内容本身有一些关键词标签特征，但因为新书不用户表白过举动，推荐零碎无奈坚定网文的好坏，也欠亨晓将在候选池中的新书推举给谁，且新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，就简单导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因而，年夜全体网文平台都是强制推选零碎给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户行为，推荐系统再更有针对于性地推荐这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即引荐体系中常说的boost。它指的是在推荐分上削减或者减少一个数，多由经营和编纂在选举体系中非天然操纵，拼集新作、冷门作品以及优良作品会停止boost增分，从而提高推荐量，对于于低质作品也会deboost减分。一样平凡是来说，保举零碎曾经经在最优用户体验目标上给到每一部作品恰当的推荐量，只要在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会患上当boost运营。因为新书的后期曝光没有比力精准的特性化推荐，boost实正在是在丧失用户体验的基础上做推荐，因此旧书的曝光周期以及整体流量也会被控制在肯定额度。　　在资本位以及曝光值流动的条件下，起点中文网做了两种新书举荐机制的尝试。原有的四轮PK形式，会保障新书起码有一轮推荐，即暴光在终点客户端的“后劲新书”中，一轮最长暴光周期为七天，升级第二轮后会举荐曝光正在“旧书精选”与“同类作品引荐”，如二轮PK失利则基本再不曝光或者者，除了非讨论编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种形式让分比方品级的上推会获得差别水平的曝光，PK升级多的作品可取患上屡次曝光和更优的推荐位，PK升级少的作品则可能一轮游，因为无引荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包形式则是不牢固推荐位，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年夜约。如新书入库作品首次亮相后，会供招考水期和培养期流量推荐。新书在七天试水期中平均获得流量扶持，再凭据作品显露取患上差别档的流量包boost。优秀作品会取患上更高品位的放量流量包boost，体现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培养期得到延续21至42天的搀扶流量包，让引荐零碎和新书新人有更多试错以及调整的大概，也避免作者过度谋求后期流量而损害前期发展。　　目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都年夜略一致，只是因为贸易形式的不同，番茄小说等免费平台对于野生智能推荐有相对于充沛的放权，终点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编辑野生参与。整体而言，起点中文网这次新书举荐算法改革，外表上是将PK形式变为流量包形式，素质则在于对于新书培育周期的拉长以及没有限资本位向人工智能本性化推选的让权，旨在推动作者以及作品更加注重长期效益而非短期长处。　　(作者系中山大学中国现当代文学硕士钻研生) 【编辑:叶攀】

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