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相反地，关于，中国地震台网正式测定，9月27日5时49分在甘肃省定西市陇西县(北纬34.91度，东经104.58度)发生5.6级地震，震源深度10公里。 地震发生后，中国地动局敏捷启动三级应急服务响应，请求有关单元睁开团结会商，增强震情监测和震后趋势研判，实时陈说无关情况。 目前，甘肃省地震局已派出现场工作队赶赴震区，协助中央政府开展应急处理工作。据了解，甘肃定西、兰州等地有明显震感。 (总台央视记者 张...
基于这一点，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推举算法变革，免费期新书从流动推举位的四轮“PK模式”改为赋性化推荐展现的“流量包形式”。这一革新在作者中引发极大反应和广泛探讨，由此也引出一系列关键却短缺批评辩论的成绩：什么是网文的推荐算法？引荐形式的变化为甚么如斯紧张？PK形式是甚么？流量包形式又是什么？ 引荐算法在网文中的使用，实现了海量内容与读者的精准毗邻，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今日活泼用户近亿，远超付费阅读平台，底子就在于以保举算法为外围内容的散发形式。因此，原以编纂、运营为主导的，以散发精选为内容构造逻辑的老牌网文平台，也纷纭推出个性化推举功能。 与短视频等平台的内容举荐系统一样，网文平台的引荐零碎也重要由数据层、算法层和工程层构成。数据层主要阐明用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文范例、浏览时长等数据。算法层认真从数据中挖掘规律，天生举荐成绩。网文平台应用较多的两种举荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依靠对于网文自身特征的剖析，经过赋予内容的范例与标签，联合读者的偏偏好信息，推荐与读者兴致邻近的网文。例如，历史数据发明读者喜欢看礼貌怪谈范例的网文，算法就将更多和规定怪谈相关的网文引荐给读者。协同过滤推荐算法则不解析内容本身，主要依附读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。基于读者的协同过滤是找到以及读者A相通的读者B，给读者A保举读者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不雅两个没有同网文的用户群体，通过阐明两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行并吞推荐。普通推荐体系都会混淆以上的算法，根据用户操纵行为选择差别的推举策略，无操纵时用热门默许推举，少许操作时用基于内容的推荐，交互充足多时用协同过滤推举。工程层则是对上述数据以及举荐的解决、排序、评估与优化。--> 现在支流网文平台所采纳的推荐零碎多以“top-N预测义务”为核心，以“点击预测任务”为帮助来实现海量作品的个性化引荐。即结适用户的浏览时长、留存率等指标猜测用户点击某本小说的多少率，根据推算出的推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，会根据其差别特色进入分比方的内容候选池，当用户访问推选feed(即推选信息流，如番茄小说的首页引荐和终点中文网的猜你喜好)时，效劳端就会请求推选，零碎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。经过粗排、精排挤的小量级网文，会根据算法模型的预估引荐分来排序，有时也会加之广告或者平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推选feed，由此实现一次引荐。伟年夜来说，猜你喜爱等个性化推举feed有数目限度，一贯刷就一直新。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形式，即由4轮PK以合作推举位(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推荐。起点之外的付费平台虽未明白标注其推荐为PK形式，但年夜致道理相同，面临有限的资本位只能暴光推举分排序前线的作品。 不难发现，无论因此上哪类推荐算法，都需建立在肯定命据上能力停止举荐。新读者、新网文或者新类型会因缺乏历史行动数据，没法准确启动本色化推荐的状况。这便是推选算法中常说的冷启动成绩，重要分为读者冷启动以及内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会被动邀请新注册读者或一段时间未应用的读者供给反应，包括性别、年龄、天文位置、爱好等信息，以建树读者兴趣画像。部份平台也可经过过程用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获患上用户在其余平台的举动数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获患上局部用户信息以及场景偏偏好。新注册读者登录网文平台后，年夜部分平台会应用混合推举算法，先是提供普通化、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荐他过往寓目过的、类似的内容。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供应更多元的网文内容。比方，新用户登录番茄小说平台，填写用户名以及性别为女，首页引荐就会显现较多古代言情女频网文热门公共范例文以及《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，差别范例的网文也会过度曝光让读者选择。如果用户点击王道总裁文，不管浏览时长多长，番茄平台都会正在下一次举荐feed刷新后推荐更多现代言情文以及蛮横总裁文。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举荐，为读者推荐更多陈腐且能够感兴趣的网文。 这次终点中文网的鼎新主要针对网文旧书的冷启动。从引荐算法角度来说，尽管内容自身有一些要害词标签特色，但因为新书不用户抒发过举动，举荐零碎无法断定网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书举荐给谁，且旧书的天然举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，就简单致使恶性轮回，破坏作者体验的同时影响旧书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制引荐系统给新网文一定的流量暴光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户行动，引荐零碎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，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或者减少一个数，多由经营和编纂正在举荐系统中非做作操纵，应付新作、冷门作品和优良作品会进行boost增分，从而提高保举量，对于付低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐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举荐量，只有在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会恰当boost运营。由于旧书的前期曝光不比拟精准的本性化推举，boost现实上是正在损失用户体验的根底上做引荐，因此新书的暴光周期和整体流量也会被掌握在一定额度。 在资本位以及曝光值牢固的条件下，终点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK形式，会保障新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户真个“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会推选曝光在“新书精选”与“同类作品保举”，如二轮PK失败则根本再没有曝光能够，除了非联系编纂新生上推。升级第三轮后曝光正在“本周强推”，第四轮升级则曝光在旧书引荐中地位最好、流量最年夜的“小编力荐”。这种形式让不等同级的上推会取患上差别水平的曝光，PK升级多的作品可患上到屡次曝光以及更优的推荐位，PK晋级少的作品则能够一轮游，因为无推荐而苦苦坚持创作或者快速切书。新的流量包模式则是不牢固推荐位，为更多旧书供给了长周期的候选推举以及更多资本位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和抚育期流量推荐。新书在七天试水期中平均取患上流量搀扶，再依据作品表现取患上差别档的流量包boost。优良作品会获患上更低档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培养期取患上持续21至42天的扶持流量包，让推举系统和新书新人有更多试错和调剂的能够，也制止作者适度追求前期流量而损害前期发展。 现在各内容行业举荐系统的推荐原理、算法、流程都年夜略一致，只是因为商业形式的分比方，番茄小说等收费平台对于野生智能推荐有相对于充实的放权，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介入。总体而言，终点中文网这次新书举荐算法改造，表面上是将PK模式变成流量包形式，实质则在于对新书哺育周期的拉长以及不限资本位向野生智能个性化引荐的让权，旨在鞭挞作者以及作品越发注意临时效益而非短期长处。 (作者系中山年夜学中国现当代文学硕士研究生) 【编纂:叶攀】
从实际情况来看，倏地，中新网9月26日电 据国家开展鼎新委网站音讯，为加快哺育数字经济翻新型企业，让更多企业在数字经济新畛域新赛道跑出减速率，推收支现更多瞪羚企业、独角兽企业，国家发展改革委、国度数据局、财政部、中国人民银行、金融监管总局、中国证监会组织制定了《关于加强数字经济翻新型企业培养的多少步伐》(以下简称《步伐》)。--> 《步伐》指出，鼓励有条件区域探索发放“数据券”“算法券”，降低治数用数成本。鼓励国有企...