重大通报微乐四川麻将原来确实可以开挂真的确实有挂

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作者:江铭欣

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今年七月,起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革,免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论,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?推荐模式的变化为何如此重要?PK模式是什么?流量包模式又是什么?

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分发与供给。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿,远超付费阅读平台,根本就在于以推荐算法为核心内容的分发模式。因此,原以编辑、运营为主导的,以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台,也纷纷推出个性化推荐功能。

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目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“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个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率,根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后,会根据其不同特征进入不同的内容候选池,当用户访问推荐feed(即推荐信息流,如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时,服务端就会请求推荐,系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文,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,由此完成一次推荐。一般来说,猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制,一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限,排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式,即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”),新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式,但大致原理相同,面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。

不难发现,无论是以上哪种推荐算法,都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据,无法准确启动个性化推荐的情况。这就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间未使用的读者提供反馈,包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息,以建立读者兴趣画像。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,获得用户在其他平台的行为数据。此外,通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后,大部分平台会使用混合推荐算法,先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底,再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据,用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善,有更多的交互数据后,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大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文,不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文,无论阅读时长多长,番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度,对海量网文进行协同过滤算法推荐,为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。

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这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说,尽管内容本身有一些关键词标签特征,但由于新书没有用户表达过行为,推荐系统无法判断网文的好坏,也不知道将在候选池中的新书推荐给谁,且新书的?

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