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软件特色

【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，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。

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，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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为做好事故调查处理工作，依据《生产安全事故报告和调查处理条例》《北京市生产安全事故调查处理挂牌督办办法》有关规定，市安委会对该起事故进行挂牌督办bob中国，督促朝阳区政府成立事故调查组，按照“科学严谨、依法依规、实事求是、注重实效”和“四不放过”原则，迅速查明事故原因和经过，严肃追究有关单位和人员责任，提出有针对性的整改和防范措施，防范类似事故发生。

【互动】

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新京报讯（记者张静姝）随着2025年秋季开学季和农忙季的到来，天津铁路公安全面开展护路护学活动。9月以来，天津铁路公安各派出所组织警力深入沿线校园及村庄，通过创新宣传形式，开展法治教育和安全宣传，筑牢铁路安全防线。 9月12日，在秦皇岛市东港路小学，铁路民警采用情景剧+互动问答的形式，向学生讲解铁路安全知识。民警设计了小火车安全侠角色，通过孩子们喜闻乐见的方式传递安全理念。秦皇岛站派出所民警李警官介绍，针对不同年龄段学生，宣传内容实行分级定制：低年级学生通过卡通动画学习不攀爬、不石击等基本规范；中学生则参与模拟法庭，分析真实案例的法律后果。民警在学校给孩子们讲解安全知识，发放纪念品。天津铁警供图9月17日，沧州西站派出所联合车站客运部门、北京高铁工务段，聚焦铁路沿线校园安全重点，会同学校师生开展“知路、爱路、护路，共筑平安铁路”爱路护路宣传活动。活动中，民警会同客运、工务段工作人员通过发放《铁路交通安全知识手册》、铁路安全笔袋以及播放爱路护路宣传片和现场讲解相结合等方式，向学校师生讲解了铁路安全日常知识。强调了严禁向行驶中的高铁列车投掷物品，严禁在铁路沿线实施燃放鞭炮、放飞风筝气球、焚烧杂物和玩弹弓等违规行为，同时引导学生在铁路沿线附近发现异常情况或者遇到险情要及时拨打110报警电话。 截至9月22日，天津铁路公安已开展校园宣讲48场次，覆盖师生超2万人次。 进入10月份后，铁路沿线蔬菜大棚里的村民也即将更换使用过的地膜和覆盖大棚的塑料薄膜。近日，治安管理支队积极组织铁路沿线的铁路派出所深入铁路沿线田间地头、蔬菜大棚开展法制教育和铁路安全宣传，提醒沿线村民整理农田时不要随意乱扔漂浮物，防止被风吹向铁路，影响高铁列车司机视线。尤其提醒村民管理好蔬菜大棚废旧的地膜等轻飘物，防止被风吹到铁路上方的高压线上，导致高压线断电影响高铁列车安全运行。在蓟州区铁路沿线村庄，民警利用村委会广播站播放方言版安全提示。考虑到部分村民文化程度有限，民警采用案例讲解+实物展示的方式，蓟州站派出所组织宣传小分队还深入农贸市场，通过展板展示近年铁路事故警示案例，并发放印有报警电话的爱心联系卡。 截至目前，天津铁路公安已深入村庄30余个次，覆盖村民超4000人次。编辑 刘倩 校对 杨许丽

【极速】

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中宣部版权管理局局长、版博会组委会秘书长王志成介绍，本届版博会以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻习近平文化思想，全面贯彻落实党的二十大及二十届二中、三中全会精神，以“数智引领未来，版权创新发展”为主题，聚焦版权创造、运用、保护、管理和服务全链条，采用“政府主导、社会参与、市场运作”模式，设置5大展区，展览面积约5万平方米，同期举办2025国际版权论坛、配套举办9场交流研讨活动、若干场路演推介活动，集中展示我国版权领域数字化智能化创新成果、版权赋能相关产业高质量发展实践和国际版权交流合作新进展。本届版博会将主要呈现四个特点：一是规划高标准版权展览方案，展示版权成就；二是打造高层次国际交流平台，深化文明互鉴；三是聚焦高质量版权供需对接，推动产业发展；四是举办高水平版权配套活动，营造创新环境。

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故事情节让我着迷

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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