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一般来说，中新网南昌9月27日电 (熊锦阳 李朝琴)9月26日，一场以“爱我好汉城 见我蛮横行”为主题的个人婚礼在江西南昌梅岭举办。28对于来自乡村落建设一线的新人，正在绿水青山中许下允诺，喜结良缘。活动现场。 主理方供图 婚礼现场，红毯铺地，曲奏笙歌，在司仪指导下，新人们手牵红绸，渐渐入场。他们联袂穿过“百年好合门”，踏上“幸运红毯”，步入新的人生旅程。随后，正在证婚人的美妙祝愿下，新人代表宣读倡议书，共倡文化婚礼新风俗。“工程的品质须要去世守，恋情的承诺更需保卫。本日，咱们以文化简约的办法，为咱们的恋情‘揭牌’。”来自中建三局的新人表示。 据了解，本次个人婚礼上的28对于新人来自修建、市政、轨道交通等多个都会建设相干行业。“城市建设者们是南昌发展的脊梁，他们用辛勤的汗水以及无私的奉献，为南昌的乡村建立添砖加瓦。”流动主理方表示，集体婚礼不仅节省了新人们的时间以及经济资本，还让他们感受到了社会的关注与祝愿，更刚强了他们扎根南昌、建立南昌的决心。“我们也希望经过这种方式，在全社会营造文化婚俗的良好气氛，建立准确的婚姻不雅以及价值不雅。” 据明白，婚礼后，这28对新人还被聘为“南昌文旅推介官”，他们将以扶植者的独特视角，进一步转达南昌的乡村魅力与野蛮新风。(完)--> 【编辑:刘阳禾】
进一步而言，缓缓，在信息、看法以及技能不停迭代确当下，咱们习惯“加快”“争辩”“跟上节奏”，却少有机会“按下暂停”，细致考虑那里是才是正确向前的方向。 过去一年，泛滥话题在微博平台诱发广泛谈判，有数用户的声响正在此凝聚。“我们该如何前行？望向更高处，抑或走向更远方？”谜底，或许就来源于真诚的聆听以及粗浅的碰撞。 9月26日，首届“新浪旧事·热浪之夜”在上海西岸漩心胜利举办。来自社科、播客、体育、影视、汽车、AI科技六...
基于竞争分析，每每一，明天，国家医保局印发《国家长久照顾护士保险效劳项目目录(试行)》(如下简称《长护效劳名目目次》)。 国度医保局表示，新展开历久照顾护士保险事情的地区，要严峻遵循《长护服务名目目录》向参保人提供效劳，不患上随便调解或者变更效劳范围。已经建立本地区长护效劳名目目录的临时照顾护士保险原试点城市，要做好原有目录与《长护效劳名目目录》的比较映射，按国度政策请求用3年左右时光慢慢统一规范。国度层面根据生齿情势变革以及制度发展，...
WTT中国大满贯2025北京站正在石景山区首钢园举行，一股浓厚的乒乓热潮也在京城涌动。昨日，“国球进商圈”系列活动走进翠微百货翠微店、首开通州万象汇等地，专业运动员与区体校及社会乒乓球俱乐部的青少年选手、普通消费者开展互动交流与表演赛，将乒乓球的魅力从赛场延伸至商业空间。--> 昨日下午，翠微百货翠微店A座四层中庭变身运动场，北京乒乓球队两名运动员丁沫含和杨禹涵来到现场，与海淀体校20名小选手切磋球技，进行趣味挑战赛。面对专业选手，七八岁的孩子们毫不怯场，打得特别认真。小球员们每赢得一个球，全场便爆发出欢呼声。互动问答更是点燃全场热情，孩子们争先抢答有关乒乓球比赛的各种问题，赢取纪念品。 翠微百货翠微店总经理王凯介绍，“国球进商圈”活动巧妙地将传统国球与现代商业体结合，为翠微百货这个老字号品牌注入了全新的、年轻的、运动的元素，这种“体育+商业”的沉浸式体验，是线上购物无法替代的，也实现了体育流量向商业消费的成功转化。 北京青年报记者了解到，近期北京乒乓球队专业运动员相继走进沙河万达、乐多港万达、槐房万达、通州万达等四大商圈，将高水平赛事从专业场馆延伸至人流密集的商业空间，不仅让乒乓球运动以更亲切、更时尚的方式融入市民日常生活，激发大众参与热情，也有力助推文商旅体融合与消费提升，为城市商圈注入年轻、健康、潮流的体育基因。 “票根经济”是今年下半年北京消费领域的一大亮点。北青报记者了解到，双节前后，北京市配套推出多项精品消费活动及优惠活动。针对服贸会、WTT中国大满贯等，整合“票根”消费资源包，定期更新商圈票根优惠活动，实现多种票根共享优惠。 例如，在WTT中国大满贯期间，翠微百货翠微店推出了主题促销活动，除了百货类满300减50，顾客持WTT票根还可获得周边礼品、增值服务或餐饮优惠券。“商场一些运动品牌也同步推出了相应主题的折扣商品，形成联动效应。”王凯介绍。此外，餐饮楼层也推出了多款“能量套餐”特色美食，持WTT票根还可享受特价菜品等，形成“逛、玩、吃、购”一站式体验。 WTT中国大满贯的“主场”石景山区则联动喜隆多、京西大悦城、六工汇等商圈推出专享活动，顾客凭WTT中国大满贯、中国网球公开赛票根，可享受200余家商户的优惠活动，覆盖餐饮、零售、娱乐服务、文化体育等多种业态。 通州区则联动大运河博物馆继续开展“看·见殷商”票根消费券活动，区内各大商业综合体共130家商户参与。丰台区依托戏曲文化周、园博园夜游、世界公园彩灯节等IP，推出“票根惠享”跨业态消费联动，实现文化赋能商业。 文/本报记者李佳摄影/本报记者付丁 【编辑:王琴】
作者：江铭欣 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？ 推荐算法在网文中的应用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的分发与供给。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推荐算法为核心内容的分发模式。因此，原以编辑、运营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐功能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文类型、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘规律，生成推荐结果。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依赖对网文本身特征的分析，通过赋予内容的类型与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者喜欢看规则怪谈类型的网文，算法就将更多和规则怪谈相关的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法则不解析内容本身，主要依赖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和读者A相似的读者B，给读者A推荐读者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观看两个不同网文的用户群体，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行合并推荐。一般推荐系统都会混合以上的算法，根据用户操作行为选择不同的推荐策略，无操作时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。--> 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。 (作者系中山大学中国现当代文学硕士研究生) 【编辑:叶攀】