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随着，费用从30元到50元不等，宣称价格越高成功率越高 第三方平台“抢票加速”真有用还是玩噱头？ 江苏省消保委实测多家平台发现12306出票最快，律师建议谨慎选择第三方服务 本报讯(记者杨召奎)国庆、中秋假期将至，一些热门方向的火车票出现“开票即候补”的情况。在此背景下，第三方平台的“抢票加速”服务再次上线，费用从30元到50元不等，且同一平台内价格越高的加速服务显示成功率越高，不过该服务也引发争议。江苏省消保委近日进行的体验调查发现，12306平台最先出票，部分第三方平台出票晚于12306平台且还有多家平台未抢到票，与其承诺的“抢票成功率高”“抢票速度更快”不符。此外，附加费高低与抢票结果亦无明显正向关联，高价服务未兑现实际效果。--> 暂无余票，可候补，平台专属能力抢票护航，成功率较高；全能抢票，抢不到必赔……9月27日，记者在多家在线旅游平台体验订票时发现，部分平台抓住用户“求快、怕抢不到”的心理，将含有“抢票加速”服务的选项置于显眼处，而无额外收费的“普通抢票”选项放在下面，易对消费者产生误导。 然而，“抢票加速”服务有用吗？近日，江苏省消保委体验人员在9家第三方平台以及12306平台，分别体验购买南京南至秦皇岛的G1236次列车火车票、南京南至北京南的G4次列车火车票。体验结果显示，在南京南至秦皇岛线路中，12306平台最先出票，部分第三方平台出票晚于12306平台，其中有一家平台的出票时间比12306平台候补出票时间晚了大约1天19小时。有4家平台未抢到票。 在南京南至北京南线路中，12306平台最先出票，部分第三方平台出票晚于12306平台，其中有一家平台的出票时间比12306平台候补出票时间晚了8个多小时。有4家平台未抢到票。 除了抢不到票、出票慢之外，一些第三方平台还存在诱导消费行为。江苏省消保委体验人员在某在线旅游平台购买南京南至北京南G4次列车火车票时(二等座票价为533元/张)，本打算购买45元的专人抢票服务。然而，该平台确认订单界面中“光速抢票、成功率更高”相关按钮以醒目的橙色在右下角呈现，与用户习惯的“确认”“下一步”等操作按钮位置一致，体验人员误以为是“确认服务必经步骤”，未能第一时间识别其为“额外加速服务”，误触发付费操作，导致额外支付50元，最终实际支付的抢票附加费达到了95元。尽管如此，该平台的出票时间依然比12306平台晚。 对此，北京市中闻律师事务所律师李斌建议，消费者应谨慎选择第三方平台的“抢票加速”服务，不要被平台的“高成功率”宣传误导。此外，在付款前一定要仔细查看费用明细，及时取消掉不需要的增值服务。 《工人日报》(2025年09月29日 04版) 【编辑:苏亦瑜】
偶尔，所以，《中国新闻周刊》记者：李静 发于2025.9.29总第1206期《中国新闻周刊》杂志 1935年年底，一个冬日的下午，林徽因已经在梁思成的办公室连续工作三个小时。那一年，她和梁思成在山东曲阜考察了孔庙建筑群，并沿胶济铁路途经历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧旷野的“文化瑰宝”。归来后，有大量案头工作。此刻，里间只有她一个人，窗户正好可以俯瞰天安门的院子。 “现在是五点三十分。夜幕...
基于需求调研，一般来说，新华社联合国9月26日电(记者潘云召 刘畅)当地时间9月26日，国务院总理李强在纽约联合国总部出席第80届联合国大会一般性辩论并发表讲话。 李强表示，今年是世界反法西斯战争胜利80周年，也是联合国成立80周年。回首既往，我们可以得出一些宝贵启示：和平与发展是各国人民最热切的共同期盼，团结合作是人类进步最强大的力量源泉，公平正义是国际社会最重要的价值追求。 李强强调，中国作为联合国创始会员国，始...
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】
中新网衡阳9月28日电(石慧)9月28日清晨，一场生命守护在列车和湖南衡阳火车站温情上演。一名孕妇在K201次列车上突发急产，在列车工作人员、火车站客运人员及医护人员的紧密协作下顺利诞下男婴。 据广铁集团介绍，当天5时43分，衡阳火车站广播室突然接到K201次列车长的紧急电话：列车上有一名临近预产期的孕妇需在衡阳站下车就医，情况紧急。接到通知后，客运值班员刘敏立即启动应急预案，第一时间联系衡阳市第一人民医院，协调救护车提前抵达站台等候，并安排客运人员做好接车准备，为生命救援开辟绿色通道。 5时52分，在各方紧张准备时，列车长再次传来消息：孕妇已在列车上顺利产下一名男婴。好消息让大家都松了一口气，但紧张的神经并未放松。新生儿和产妇急需专业医疗护理，确保他们安全转移至医院成为当务之急。刘敏立刻同步更新信息给等候的医护人员，同时组织团队备好应急物资，做好现场防护与接应分工。 6时13分，K201次列车准时停靠衡阳站5站台。值班员、客运员迅速围拢车厢附近做好现场防护和引导。等候多时的医护人员携带担架和医疗设备迅速登车，对产妇和新生儿进行专业检查与处置，确保他们生命体征平稳。--> 经救治处理，确认产妇和新生儿情况稳定后，6时34分，医护人员将母子二人小心翼翼地转移至救护车，送往医院进行后续观察和护理。从列车停稳到处理完毕，整个过程仅用时21分钟。随后，K201次列车在众人的祝福声中缓缓驶离衡阳站。(完) 【编辑:胡寒笑】