探望打听山东章丘“造房工场”：模块化制作锚定“好房子”新方向
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区别在于，随即，中新网广州9月29日电 (记者 蔡敏婕)为驱逐第十五届天下静止会，广州阅江路(广州小道-猎德小道)品质提拔项目——广州塔滨水年夜台阶与黄埔涌桥29日对于外凋谢，为市民旅客带来“塔—江—城”交融的平面文旅新体验。广州塔滨水年夜台阶、黄埔涌桥凋谢。周子茵摄 阅江路(广州小道-猎德小道)品质提拔项目由中国工程院院士何镜堂领衔计划，以“珠联碧合，跃动广心”作为整体景观设计没有雅点，对于11.3万平方米滨水景不雅停止整...
灵活性高，作者：江铭欣 今年七月，出发点中文网举行了建站以来最大的新书推荐算法改革，收费期新书从牢固举荐位的四轮“PK形式”改成个性化保举展现的“流量包形式”。这一改革在作者中惹起极年夜反响以及遍及联系，由此也引出一系列关键却不足探讨的问题：甚么是网文的引荐算法？推举形式的变化为什么如此紧张？PK形式是什么？流量包形式又是甚么？ 举荐算法在网文中的使用，完成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给。收费平台番茄小说如今日沉闷用户近亿，远超付费浏览平台，根本就在于以举荐算法为核心内容的分发模式。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，也纷纷推出特色化推举服从。 与短视频等平台的内容推荐系一致样，网文平台的推举系统也主要由数据层、算法层以及工程层组成。数据层重要剖析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，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发掘规律，生成举荐成果。网文平台应用较多的两种引荐算法是基于内容的引荐以及协同过滤。基于内容的引荐依赖对于网文自身特性的分析，经过付与内容的类型与标签，结合读者的偏偏好信息，推荐与读者喜好相近的网文。比方，汗青数据发明读者喜爱看规则怪谈范例的网文，算法就将更多和法令怪谈相干的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法令没有剖析内容自身，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相似的读者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旁观两个分歧网文的用户群体，经由过程分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的雷同度，类似度高则停止合并推选。一般举荐零碎都邑混合以上的算法，根据用户操作举动选择差别的推荐计谋，无操纵时用热门默认举荐，年夜宗操纵时用基于内容的引荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对于上述数据和保举的处理、排序、评估与优化。--> 今朝主流网文平台所采用的推举体系多以“top-N猜测任务”为核心，以“点击展望使命”为辅助来实现海量作品的个性化举荐。即联适用户的阅读时长、保存率等目的展望用户点击某本小说的多少率，依据推算出的举荐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，会依据其差别特色进入差别的内容候选池，当用户走访保举feed(即引荐信息流，如番茄小说的首页引荐和登程点中文网的猜你喜欢)时，效劳端就会请求引荐，系统便会根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、精排挤的小量级网文，会根据算法模子的预估推选分来排序，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推荐feed，由此完成一次推举。个体来说，猜你爱好等共性化推荐feed有数目限制，一贯刷就一直新。但榜单类举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举荐位PK形式，即由4轮PK以合作举荐位(一轮“潜力旧书”、二轮“旧书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，旧书须要轮轮晋级能力获得更多引荐。终点之外的付费平台虽未明白标注其举荐为PK形式，但年夜抵道理没有异，面对于有限的资源位只能曝光举荐分排序前线的作品。 不难发明，无论因此上哪种推举算法，都需建立在一天命据上才能停止选举。新读者、新网文或新类型会因不足历史举动数据，没法精确启动特性化引荐的状况。这便是保举算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动以及内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或者一段时光未运用的读者供应反应，包括性别、年龄、地舆职位、喜好等信息，以建立读者看法意思画像。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，取得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录建设、光阴、地点IP也可获得部门用户信息以及场景偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜局部平台会应用混杂推荐算法，先是提供群众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行动(如逗留、点击、浏览)数据，用基于内容的引荐算法给读者引荐他过往没有雅看过的、类似的内容。等用户的基础属性较为完美，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者供给更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名以及性别为女，首页保举就会显现较多当代言情女频网文抢手公众范例文和《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，差别类型的网文也会过度暴光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论浏览时长多长，番茄平台乡村落鄙人一次推举feed刷新后推荐更多现代言情文以及蛮横总裁文。后续也会根据读者相似度以及网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者保举更多新鲜且可能感喜好的网文。 这次起点中文网的革新首要针对网文旧书的冷启动。从保举算法角度来讲，只管内容自身有一些关键词标签特点，但由于新书没实用户表白过行为，推荐系统无奈判定网文的好坏，也不知晓将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的做作引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，就轻易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因而，年夜全体网文平台都是强迫推荐零碎给新网文肯定的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户举动，推举零碎再更有针对于性地保举这篇网文。这种流量暴光便是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在举荐分上增加或者裁减一个数，多由经营和编纂正在举荐系统中非天然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会停止boost增分，从而普及引荐量，敷衍低质作品也会deboost减分。一样平常来讲，推荐零碎已经在最优用户体验指标上给到每一部作品得当的举荐量，惟独在出于冷启动以及作者生态角度等营业需求时会恰当boost运营。因为新书的前期暴光不对于照精准的共性化引荐，boost实践上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的暴光周期以及总体流量也会被控制在一定额度。 在资本位以及曝光值流动的条件下，终点中文网做了两种新书推举机制的尝试。原有的四轮PK形式，会保证新书至多有一轮引荐，即曝光在起点客户真个“后劲旧书”中，一轮最长暴光周期为七天，晋级第二轮后会推举曝光在“旧书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失利则根本再不暴光能够，除了非联系编纂复生上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则曝光在新书引荐中地位最佳、流量最年夜的“小编力荐”。这类形式让没有一律级的上推会取得不同水平的暴光，PK晋级多的作品可获得屡次暴光以及更优的举荐位，PK升级少的作品则年夜概一轮游，因为无推选而苦苦坚持创作或者疾速切书。新的流量包形式则是不流动举荐位，为更多旧书供应了长周期的候选引荐和更多资本位曝光年夜概。如新书入库作品初次表态后，会供给试水期和哺育期流量推荐。新书正在七天试水期中均匀取得流量扶持，再按照作品表现患上到没有同档的流量包boost。优秀作品会获患上更高品位的放量流量包boost，显露欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培养期猎取继续21至42天的搀扶流量包，让推荐零碎以及新书新人有更多试错和调整的年夜略，也防止作者适度追求前期流量而损害后期发展。 今朝各内容行业推荐系统的举荐道理、算法、流程都也许对抗，只是因为商业模式的没有同，番茄小说等收费平台对于野生智能举荐有相对于充沛的放权，终点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编纂野生到场。总体而言，终点中文网此次新书举荐算法变革，表面上是将PK模式变成流量包形式，实质则正在于对新书培养周期的拉长以及不限资本位向野生智能共性化推荐的让权，旨在推动作者以及作品愈加注重长期效益而非短时间好处。 (作者系中山大学中国现当代文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】
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