平台将人工择优选择与大数据分析相结合

　　受众渴望读书，作为日常提供阅读服务的平台方和各类组织，如何为大众进行筛选出值得推荐的好书？

　　底层数据是数字化平台智能推荐精准与否的重要指标和基础。最近，北京地铁出现的以“阅读的百万个理由”为主题的广告，就是掌阅开展的关于用户为什么看书、喜欢看什么书的线上数据调查。

　　当当副总裁兼出版事业部总经理陈立均介绍：“比较典型的大数据统计方法是：Also buy（买了又买），Also view（看了又看），用户买过和搜过的书都证明他对此类型的书是感兴趣的。大数据会挖掘用户的基本特点，同时包括用户个人收藏夹里的书，后台都会整合，获得用户兴趣的标签化需求，为用户进行个性化精准推荐。”

　　而如果读者喜欢读某一领域的书，平台持续推荐同一类型，就会导致读者阅读兴趣狭窄。掌阅科技股份有限公司副总裁游亭介绍，“我们平台以‘协同推荐’为主，基于几千万阅读人群，我们会将跟你喜好差不多的用户所读的其他领域的书也推荐给你。我们认为有六七成阅读相似性的读者，阅读领域是可以互通的。”

　　大数据的反馈和市场的收益是选择推荐好书的维度，但并不是全部。

　　掌阅设置了“留存率”，游亭举例，“一本经管类书籍有1000个用户，100个人购买，一本言情小说有10000个用户，500个人购买。虽然言情小说收益更大，但前者留存率更高，所以推荐准确度高的书依然被我们定义为好书。人工再加数据，两者结合，我们才会决定什么是好书。”再如当当的“择优推荐，畅销跟进”原则，如果选择童书，编辑必须自己通读完，并且认为值得推荐给自己或者朋友的孩子。

　　除了线上的电商、客户端、读书微信公众号，在线下，各类以读书为主题的读书会、文化沙龙也在为读者选书。

　　一个话题、一本新书、两个小时、两三个嘉宾，思南读书会进入了第三个年头。读书会策划人、上海市作协创联室副主任李伟长说，“我们选书标准就是是否具有我们眼中的文化价值，不管是否也有冷门的内容。比如学术大家刘晓峰老师在读书会连讲了两场柏拉图，一句句文本细读哲学著作。”