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服务改善，中新网杭州9月27日电(林波)英国作家在键盘上敲下“零碎提醒：取得上古神器”，巴西读者为文中主角突破地步彻夜追更，韩国创作者将“阴阳五行”融入本土奇异小说——这场始于数字屏幕的文化共振，正正在突破繁多的内容传播形式，走向共创与开辟天下文明新形状的崭新阶段，生长为世界级的文化现象。 《中国收集文学国内流传告诉(2025)》(以下简称《报告》)表现，中国收集文学外洋活跃用户约2亿人，袒护寰球200多个国家以及地区，亚洲地区读者总量占寰球80%，市场份额超50%，北美地域约占30%，欧洲、拉美等地正成为新的增长点。9月26日，浙江杭州，读者与小说IP人物合影。 孙琳茹 摄 为甚么外国人对于中国网文愈来愈“上头”？ 起首是叙事翻新，“西方暗码”让寰球读者共情。 “中国网文的宏大天下观以及成长叙事，符合了年轻人对‘逆袭’的生理需要。”英国作家卡文(笔名JKSManga)正在浙江杭州举行的2025中国国内网络文学周上表示，自己正是受《斗罗年夜陆》启发开始创作。他将西方奇幻元素与中国网文的“系统流”交融，作品收获少量读者。 正在西班牙翻译家夏海明看来，让人“上头”的环节在于“故事本身”。“高质量的好故事拥有跨文化穿透力，而包含共情力的故事更易被环球市场接管。”9月26日，浙江杭州，网络文学作品Cosplay演出现场。 孙琳茹 摄 再者，技术赋能，“AI翻译革命”打破语言壁垒。 AI手艺的应用极年夜提拔了网文出海效力。法国“元气浏览”平台结合开创人查尔斯·德威指出，AI翻译不只处置惩罚了基础流传需要，更通过智能推荐实现精准触达。“中国网文作品的权谋叙事能被精准推送给历史题材爱好者。AI语义算法已经能较益处置‘道法自然’等文明专有词，经过构建术语库完成文明转译。” 《申报》也指出，随着AI小语种练习的成熟，俄罗斯、西班牙、巴西等欧洲和拉美国度正在成为新兴市场，表现出中国网文国际传播的地区多元化趋势。 此外，另有从标记消耗到代价共识的文化解码。 尽管AI助力显著，但横蛮隔阂的消融仍离不开“人为因素”。查尔斯发明，法国读者对于亚洲文化存在人造好奇。“他们不期望作品被齐全外乡化，而是期待感受异质野蛮魅力。” 中国作家管平潮认为，告成出海的作品每一每一谢天下观中预设“文明接口”。比如，“以掌中剑护长远人”的西方侠义，在海外可被理解为骑士精神，这种情感共识是共通的。9月26日，浙江杭州，网文IP周边直播带货现场。 孙琳茹 摄 希腊作家塔索斯·拉波洛布洛斯对于此深表认同：“真正的文学并非凭空发明的，而是善于聆听汗青，从而找到价值共识，这也是中国收集文学的魅力所在。” 从文本输入到模式赋能的生态重构也成为中国网文风行寰球的枢纽。 当下，中国网文出海已经进入“生态输出”阶段。凭仗制作周期短、传播效率高、文明适配性强等特点，微短剧成为中国网络文学IP出海的新兴渠道。 “很多海表面众经过短剧打仗并‘反向’寻找原著小说。”查尔斯发现，近两年，这种跨序言互动极年夜拓展了中国数字文化的受众群体。正在他眼里，“网文+网剧”的联动模式正在为中国网文出海开辟新航道。 正在这场超越屏幕的文化对话中，AI处理了“传播服从”，而创作者们则守护着“文明深度”。(完)--> 【编辑:刘欢】
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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】
中新网青岛9月29日电 (张文晖)28日，中国中车首个工业文旅项目——中车四方文化科技馆在青岛启幕。 该馆是中国首个以“高铁”为主题的探索互动型科技展馆，青岛市委副书记、市长任刚出席开馆活动并致辞时表示，青岛是中国中车的重要战略布局地，中车四方文化科技馆是展示中国高铁创新力量的新载体，科普性和沉浸式体验感强，为青岛工业旅游增添了新地标。 中车四方文化科技馆由历史文化馆和科技体验馆两部分组成。历史文化馆以四方机厂百年发展历程为线索，系统呈现中国铁路工业的发展脉络，展示历史文化、红色文化、工业文化、创新文化与精益文化，展馆通过实物展品、影像资料和互动装置，再现早期工人运动的热血场景，讲述铁路人艰苦奋斗、敬业奉献、精益求精的精神故事，让观众在回望历史中感受工业文明的积淀。9月28日下午，中国中车首个工业文旅项目——中车四方文化科技馆在青岛市正式启幕。主办方供图。 科技体验馆以“高铁科技”为主题，以“点燃少年探索之火”为目标，将复杂的工程原理转化为生动的互动体验。展馆设置了“极创领跑”“极速之梦”“极效智造”“极致探秘”“极达未来”和“火车乐园”等展厅，涵盖高铁研发、制造和运行的多个环节。观众可以在这里模拟驾驶高速列车，参与列车设计、车体焊接、列车组装和试验验证等虚拟体验，通过问答闯关、角色扮演等方式了解高铁如何实现“又快又稳又安全”。 展馆内的中车文创长鸣火车模型俱乐部，以“一带一路”等主题场景为背景，让公众在“坐着火车看世界”的互动中，感受中国高铁走向国际的格局。孩子们可以亲手操控复兴号等模型，在寓教于乐中学习铁路知识、理解技术内涵，通过这种玩中学、学中悟的形式，使科普教育更具趣味性和感染力。 据介绍，作为公共文化空间，中车四方文化科技馆还将面向社会推出爱国主义、大国重器、劳动实践、工业科技、社会责任等主题研学与科普教育活动。(完)--> 【编辑:张子怡】