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方法学

本页公开本站的评分与排序口径。可解释性是对外信任的基础:如果口径不公开, 读者就只能"信"而不能"核"。

内容形态与合规边界

去重口径(四层漏斗)

  1. L1 URL:去掉跟踪参数、# 片段、移动版前缀,读 rel=canonical; URL 完全相同即判重。
  2. L2 标题:去掉媒体名后缀与全半角差异后精确匹配;或编辑距离 ≤ 2 即判重。
  3. L3 指纹:64 位 SimHash,海明距离 ≤ 3 判重。
  4. L4 向量:标题+首段的向量余弦,≥ 0.85 判重; 0.6–0.85 归入同一事件簇(在详情页呈现为"同一事件的其他报道")。

比对窗口为最近 7 天;阈值可配置并依据自有数据校准 (不是照搬论文值)。

诚实披露:L4 当前使用内置的占位向量实现(local-feature-hash-v1), 它不具备语义与跨语言理解能力,只能识别字面相近的文本。 因此现阶段 L4 的实际效果有限,"跨语言洗稿"识别尚未生效 —— 真实多语言模型将在后续阶段接入。

推荐位怎么排(首页焦点 / 头条)

推荐位(首页「今日焦点」与头条列表)只有一个公式,各项都能对上库里的字段:

rank = (质量分/100) × (来源信任分/100) × (内容类型权重) × 事件簇规模 ÷ (距发布小时数 + 2)1.5

质量分与处置

质量分 q = 0.35 × 规则特征分 + 0.30 × 小模型软文分 + 0.35 × LLM 抽查分; 当前阶段后两项尚未接入,在可用项之间重新分配权重,并在每篇的评估记录里留痕 (因此现在的 q 本质等于规则分,区分度有限)。

规则特征包括:外链密度、联系方式堆砌、营销话术、正文/标题长度比、提取失败率。每项判定都记录可读理由。

榜单口径

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技术口径