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【视频】

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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？

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(即推荐信息流华体app下载，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华体app下载，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。

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，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大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行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。

在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能华体app下载，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。

目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。

【多元】

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一是更加突出关键领域，解决“有活没人干”的问题。从市场需求出发，聚焦急需紧缺、就业容量大的行业领域，把培训资源用在关键领域，不撒“胡椒面”，不搞大水漫灌。当前，人工智能、数字经济等新质生产力领域，技能人才需求十分迫切，养老护理等民生领域供需矛盾突出。人社部会同相关部门，组织实施数字人才、交通运输、养老服务等专项培训计划，增强培训针对性实效性。

二是更加突出重点群体，解决“有人没活干”的问题。企业职工、农民工、高校毕业生等群体，有着不同的就业需要和培训诉求。人社部分类实施技能强企、农民工稳就业、百万青年技能提升等行动计划，有针对性提供技能培训服务，让劳动者学有所获、实现技能就业。2025年上半年，参加补贴性培训的企业职工就达214万人次，农民工、高校毕业生约210万人次。

【互动】

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中新网成都9月26日电 (袁牟知博)在四川省人民政府新闻办公室26日举行的新闻发布会上，四川省发展改革委副主任李明騄表示，四川省优化民营经济发展环境“五个专项治理”工作取得阶段性成效，在治理拖欠企业账款、治理涉企执法检查等方面亮点突出。截至目前，已办结国、省拖欠企业账款投诉平台线索1611条，涉及账款59.69亿元；试点推行的“天府入企码”让入企检查频次缩减30%以上，非现场检查量占比提升超20%，切实为民营企业纾困减负。

四川省经济和信息化厅二级巡视员周勇介绍，四川着力贯彻落实修订后的《保障中小企业款项支付条例》，切实解决拖欠问题，包括修订《四川省保障中小企业款项支付投诉处理办法》，进一步完善投诉处理机制，强化投诉结果核查，加大投诉线索转办、督办力度；建立函询约谈和督办通报工作机制；强化拖欠中小企业账款严重失信主体名单管理。

四川省司法厅二级巡视员余越峰表示，“天府入企码”目前在眉山、绵阳、攀枝花三市试点，在试点基础上又分两个阶段在全省推行。“天府入企码”实现了从检查计划、审批、执行到反馈的全过程电子化管理，有效避免重复检查、随意检查等现象，还可以根据登记信息将一定时间内不同执法机关对同一检查对象实施的多次、多项检查整合为一次联合检查。企业可通过微信扫描执法人员出示的二维码，查看或下载《检查通知书》，了解检查相关信息。检查结束后，可通过“天府入企码”系统查看检查结果、对现场检查进行满意度评价或投诉举报。这样的双向互动充分保障了企业的监督权和参与权。

据介绍，在治理违规设置市场准入门槛方面华体app下载，四川全面梳理排查现行有效的各类涉市场准入政策文件646项，修订、废止不符合相关要求的文件28项；创新实施招标投标“1+N”综合改革，持续破除招投标领域隐性壁垒；开展政府采购领域突出问题专项整治，编制发布《四川省政府采购项目采购人主体责任清单(2025年版)》，进一步压实采购人主体责任。

【极速】

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女双赛场，再次“合体”的陈清晨/贾一凡继首轮淘汰中国台北队组合许雅晴/宋祐媗后，本轮与另一对中国台北队组合许尹鏸/林芝昀激战三局，以2比1逆转取胜。她俩此前透露，这是两人携手征战的倒数第三站国际赛事，非常珍惜在一起配合的机会。对比赛名次没有过多期待，只希望尽力做到最好，多打几轮比赛，让更多人看到她们。

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我非常喜欢游戏中的多人PVE模式，需要玩家合作共同战斗！

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