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深入分析后，最近，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)爆发5.6级地震，震源深度10千米。 地动发生后，中国地震局疾速启动三级应急效劳响应，请求无关单位开展联结谈判，增强震情监测和震后趋势研判，实时报告有关情况。 现在，甘肃省地震局已经派浮现场事情队赶赴震区，协助中央政府展开应急处置事情。据了解，甘肃定西、兰州等地有鲜明显显震感。 (总台央视记者 张...
适应性强，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旧书推荐算法改造，收费期旧书从固定引荐位的四轮“PK形式”改为特性化推荐展现的“流量包形式”。这一改革正在作者中引起极年夜反响和广泛探讨，由此也引出一系列关键却不足讨论的了局：甚么是网文的推荐算法？推举形式的变革为甚么云云重要？PK模式是什么？流量包形式又是甚么？ 推荐算法在网文中的利用，完成了海量内容与读者的精准毗邻，也有效管理了长尾网文的分发与供应。免费平台番茄小说如昔日沉闷用户近亿，远超付费浏览平台，基本就在于以推荐算法为核心内容的散发形式。因此，原以编辑、经营为主导的，以散发精选为内容构造逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐性能。 与短视频等平台的内容推举零碎一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层主要剖析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特色，如用户性别、网文范例、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘法则，生成推荐结局。网文平台运用较多的两种推选算法是基于内容的举荐以及协同过滤。基于内容的引荐依附对于网文本身特性的剖析，通过赋与内容的范例与标签，结合读者的偏偏好信息，举荐与读者兴趣相近的网文。比方，历史数据发明读者喜爱看规定怪谈类型的网文，算法就将更多以及规矩怪谈相干的网文推荐给读者。协同过滤保举算法则不解析内容自己，主要依靠读者与网文的交互数据，可分为基于读者的以及基于网文的。基于读者的协同过滤是找到和读者A类似的读者B，给读者A举荐读者B看过然而读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到不雅看两个不同网文的用户群体，通过甚析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的类似度，相似度高则举行合并推举。一般推荐细碎都会混杂以上的算法，根据用户操作行为抉择差别的举荐计谋，无操纵时用热门默认举荐，大量操纵时用基于内容的推举，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对于上述数据以及推荐的处理、排序、评估与优化。--> 现在支流网文平台所采纳的推荐系统多以“top-N猜测任务”为中间，以“点击展望义务”为帮助来实现海量作品的共性化推荐。即分散用户的阅读时长、保存率等指标猜测用户点击某本小说的多少率，依据推算出的推荐分为用户供应排序好的特点化内容列表。网文上传或者更新后，会按照其差别特性进入不同的内容候选池，当用户访问保举feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页举荐以及启程点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会要求推荐，系统便会按照用户特征从候选池中召回用户能够感乐趣的网文。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，偶然也会加之广告或者平台力推的内容，在混排后展现为用户欣赏页面的推荐feed，由此实现一次举荐。普通来说，猜你喜好等个性化推举feed无数目限度，素来刷就一直新。但榜单类推荐资本位的展现数无限，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以合作举荐位(一轮“后劲旧书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮升级才能获患上更多引荐。起程点之外的付费平台虽未明白标注其推举为PK形式，但大抵道理相同，面对有限的资本位只能曝光举荐分排序前列的作品。 不难发现，无论因此上哪种推荐算法，都需建立正在一定数据上才干举行推荐。新读者、新网文或新范例会因不足历史行动数据，无奈准确启动共性化举荐的情况。这便是举荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动以及内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会积极邀请新注册读者或者一段工夫未应用的读者供给反馈，包含性别、年龄、天文地位、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部门平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，取得用户在其余平台的行动数据。此外，经由过程用户的登录设施、时间、地点IP也可获得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，年夜部分平台会使用混合推荐算法，先是供给普通化、热门、高分的网文内容兜底，再依据读者的初启行动(如停顿、点击、浏览)数据，用基于内容的引荐算法给读者举荐他过往旁不雅过的、相似的内容。等用户的底子属性较为欠缺，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，首页推荐就会出现较多今世言情女频网文热门公众类型文以及《旬日终焉》等番茄小说独家高分文，分比方范例的网文也会过度曝光让读者挑选。如果用户点击王道总裁文，不管阅读时长多长，番茄平台都邑鄙人一次推荐feed刷新后推举更多现代言情文和王道总裁文。后续也会依据读者类似度和网文相似度，对于海量网文停止协同过滤算法引荐，为读者推荐更多陈腐且可能感兴趣的网文。 这次起点中文网的改造主要针对于网文新书的冷启动。从举荐算法角度来说，尽管内容自身有一些关头词标签特征，但因为新书不效户表白过行动，推荐系统无法武断网文的利害，也不知晓将在候选池中的新书推荐给谁，且旧书的做作引荐分排序由于偏偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就轻易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因而，年夜部分网文平台都是强迫推选细碎给新网文必定的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文自身的用户行为，推举零碎再更有针对性地举荐这篇网文。这种流量曝光便是流量包，逻辑即保举零碎中常说的boost。它指的是正在推选分上增加或者缩小一个数，多由运营以及编辑正在推荐零碎中非自然操纵，对于于新作、冷门作品以及优质作品会停止boost增分，从而后退推选量，对于低质作品也会deboost减分。艰深来说，推荐零散已经经在最优用户体验目的上给到每部作品失当的举荐量，只要在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会得当boost运营。由于新书的前期曝光不比较精准的本性化推荐，boost实践上是正在丧失用户体验的基础上做引荐，因此旧书的曝光周期以及整体流量也会被控制在一定额度。 在资源位以及曝光值流动的条件下，起点中文网做了两种旧书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保障新书至少有一轮举荐，即曝光正在出发点客户端的“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会举荐暴光在“旧书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失利则基本再没有暴光可能，除了非联系编纂复活上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则暴光在旧书引荐中地位最好、流量最大的“小编力荐”。这类形式让纷歧律级的上推会取患上差别程度的曝光，PK升级多的作品可获患上屡次暴光以及更优的推荐位，PK升级少的作品则能够一轮游，因为无推荐而苦苦保持创作或者疾速切书。新的流量包形式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选引荐以及更多资源位暴光能够。如新书入库作品首次亮相后，会供给试水期和培育期流量推举。新书在七天试水期中均匀获患上流量扶持，再按照作品表现获患上不同档的流量包boost。优异作品会取得更高层次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也没有会被雪藏，也能在培育期取患上继续21至42天的搀扶流量包，让举荐体系以及新书新人有更多试错以及调整的能够，也避免作者适度谋求后期流量而损伤前期开展。 现在各内容行业推荐系统的引荐原理、算法、流程都年夜概等同，只是由于贸易形式的差别，番茄小说等收费平台对人工智能推荐有绝对于充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编纂野生参加。整体而言，终点中文网这次新书引荐算法鼎新，表面上是将PK模式变为流量包形式，实质则在于对旧书培养周期的拉长以及不限资本位向人工智能本色化推荐的让权，旨正在推进作者以及作品愈加注意长久效益而非短期好处。 (作者系中山大学中国现今世文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】
与此同时，实际上，中新网北京9月27日电 (记者 孙自法)记者9月27日从中国科技部获悉，为落实2024年中非合作论坛北京峰会元首寒暄主要功效，中国科技部部长阴和俊9月26日访问非洲同盟委员会总部，会见非洲联盟委员会教导科技创新委员加斯帕尔·巴尼扬金博纳，共同签订《中华群众共以及国政府与非洲同盟对于于迷信技巧合作的谅解备忘录》。中国政府与非洲同盟签署科技合作谅解备忘录。科技部 供图 这是中国签署的第120个政府间科技...
