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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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27日，北部湾海面鸭博体育游戏，琼州海峡和海南岛西部海面，风力5～6级、雷雨时阵风7～8级；海南岛东部和南部海面，风力6～7级、阵风8级，夜间起逐渐增大到8～9级、阵风10～11级；西沙和中沙群岛附近海面，风力逐渐增大到12～13级、阵风14～15级；南沙群岛附近海面，风力逐渐增大到7～8级、阵风9～10级。

对游客而言，假期酒店的“逢节必涨” 难免让人产生 “被宰” 的感觉；但对酒店方来说，一年中数次旅游高峰的集中客流鸭博体育游戏，似乎也是冲刺营收的合理契机。二者分歧的核心，在于 “涨价” 的合理性边界 —— 诚然，节假日期间酒店的人工、耗材等成本确有上升，适度调价符合市场供需规律，但这种 “适度” 是否匹配游客的心理预期与消费能力，往往存在感知上的矛盾。

在酒店定价的监管实践中鸭博体育游戏，“三亚模式” 颇具参考价值。当地针对热门景区酒店实行差异化调控：一方面，依据酒店星级、房型类别设定最高房价上限，通过政府指导价锚定价格区间，从源头遏制 “天价房” 乱象；另一方面，进一步细化监管细则清晰划定 “哄抬物价” 的判定标准，对顶风违规的酒店依法严肃处罚。同时，互联网平台的技术赋能，也为酒店 “合理调价” 提供了新路径。目前，主流旅游平台已通过 AI 系统构建起实时供需分析模型，既能根据客流变化动态调整价格，也能避免因信息滞后导致的价格大幅波动。

对酒店行业而言，“涨价” 不应是应对旺季的唯一手段，优质服务才是长期竞争力的核心。反之，如果陷入 “恶意涨价” 的短视行为，不仅会直接损害品牌形象，更会透支游客对目的地的信任。此外，酒店自身更应回归服务本质 —— 通过升级硬件设施、优化服务细节，让消费者感受到 “物有所值”，这才是应对假期市场、实现长期发展的根本之道。

解决国庆酒店涨价的痛点，需多方协同、多管齐下：监管部门需通过弹性政策调控市场预期，既守住“不哄抬价格” 的底线，也为酒店预留合理的盈利空间；企业应依托技术优化定价策略，推动 “透明调价”“分阶段调价”，减少信息差引发的争议；消费者可通过理性选择分流需求，例如提前规划行程、选择非热门区域住宿，降低旺季出行的成本压力。

【互动】

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【极速】

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“法润堂”公益律师为居民答疑解惑；“议事坊”众人的事众人商量着办；“乡贤坊”里的“古城管家”，发挥“熟人”优势，调解邻里矛盾80余件；“公益坊”“志愿青春·益祁来”累计为5000余名大学生志愿者搭建社会实践平台……该社区以“创新+实践”模式，依托“两堂八坊”开展志愿服务活动，“多元参与”助推志愿服务“亮点出圈”。

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