中国人民大学李彪：算法是如何推荐一本好书的？

　　 因读者对《我与地坛》的一段书评，“子弹文学”突然爆火，网友用1.5亿次短视频播放“品读”史铁生的文笔；因为4条推荐视频，40年前的老书《画魂》被加印了5次……从《第七天》到《赶时间的人》，从《窄门》到《翦商》，在短视频平台，经典图书、冷门佳作重新翻红，走进人们的视野，取得不错的销量，焕发出新的生命力，这背后是推荐算法的精准有效分发，让图书被有需要的、感兴趣的人看到，把人和信息更高效地连接起来。

　　 推荐算法打通了“人找书”和“书找人”的双向链路，实现了图书与读者之间的精准匹配和高效连接，不仅提升了读者的阅读体验，也促进了图书的传播和销售。

　　 从“人找书”的角度，兴趣是阅读的基础，推荐算法连接起阅读兴趣和优质好书。在信息爆炸的时代，读者面临着海量的书籍选择。传统的图书推荐方式往往依赖于编辑的推荐、畅销书排行榜或者读者的口碑评价，这种方式虽然具有参考价值，但难以完全满足读者的个性化需求。而推荐算法则根据每个读者的独特兴趣，提供量身定制的推荐服务，帮助读者发现自己感兴趣但尚未接触的书籍，从而丰富阅读内容，提高阅读体验。通过兴趣阅读，人们可以深入了解自己感兴趣的领域，拓宽视野，增长知识，同时也可以提升阅读能力和思考能力。推荐算法将创作者、图书信息、感兴趣的读者高效匹配。即使读者拥有小众的爱好，也能找到适合自己的图书。

　　 从“书找人”的角度，推荐算法能够帮助一本好书更好更快触达潜在读者，提高阅读率。算法推荐一本好书的过程，实际上是对用户兴趣和书籍特征进行深度匹配的过程。在匹配过程中，算法会综合考虑用户的兴趣模型和书籍的特征，寻找两者之间的相似度和关联度。通过复杂的计算和排序，算法能够为用户推荐出那些既符合其当前兴趣，又具有一定新颖性和探索性的书籍。

　　 过去，小众冷门图书的读者群少且分散，销量少且在售周期非常短，小众图书爱好者很难在线下找到自己喜爱的图书。推荐算法为人们发现和享受好书提供了有力的支持。短视频时代，推荐算法通过兴趣推荐和信息匹配，助力“小而美”的冷门图书被看到，让原本“无缘”的人和书相遇。相较于传统图书营销广告上线一段时间就得撤下来腾位置，图书解读短视频，在算法的推荐下，持续吸引潜在读者来观看与购买。

　　 无论何时，好的内容是一切的根本，是连接读者和图书的中介。优质内容在算法的分发和推荐下，让原本没有机会遇见的人和书，在短视频或直播中实现美好的相遇，更有主播在直播间出售图书的同时，也将自己的知识分享给了网友，同时满足了消费者物质需求和文化需求，甚至有网友感慨：我买的不是产品，而是知识。

　　 基于算法推荐的全域兴趣电商模式，图书直播已成为一种全新的场景式、沉浸式知识消费。在这里，直播间幻化成讲台，图书卖点被包装成为趣味性的知识点，这种用文化素养“包裹”纸质图书的讲解方式，点燃了无数读者的阅读兴趣，实现知识带货。

　　 推荐算法帮助经典好书翻红，使其重新焕发生命力。《2024抖音读书生态报告》显示，抖音上最受欢迎的名著经典前十名依次是《我与地坛》《西游记》《活着》《三国演义》《史记》《额尔古纳河右岸》《红楼梦》《水浒传》《平凡的世界》《三体》，这些作品在推荐算法的精准有效分发下，重新找到有需要、感兴趣的“新新读者”，某种意义上是一种“重生”或“二次问世”。“新新读者”借助短视频平台将经典图书进行重新解读，在推荐算法和平台流量倾斜的二次加持下，无论是口碑还是流量均获几何级的增长。如过去一年，已经故去的中国当代作家、散文家史铁生是抖音倍受欢迎的作家，抖音上相关视频累计18.6万个，增长192%，相关视频总时长增长415%，总分享增加51%。

　　 推荐算法通过对优质图书短视频的精准分发，帮助作家和图书出版机构找到感兴趣的读者，促进了网文纸质图书销售，也助力了新书发售，形成畅销书。在抖音上，一些读书号通过“说书”的形式，设置悬疑，为小众冷门图书注入活力，卖空了无数本冷门图书。如“小玄夜说书”是悬疑推理类读书博主，他通过一两分钟的短视频，讲解故事情节，搭配扣人心弦的背景音乐，并留下悬念吸引读者去阅读原书。他借助短视频平台为冷门图书“借力打力”，用线上流量推动纸质书触达更多人。其中《不可以》是“小玄夜说书”目前最受欢迎的一本，推荐视频获得超110万的点赞量，起初目的只是为了清掉1000多本的库存，没想到结果远超预期，最后还加印超过15万册。

　　 总之，推荐算法打通了“书找人”和“人找书”的双向链路，将优质内容推荐给感兴趣的目标群体，从而实现了信息的高效分发和有效获取，助力经典作品、小众内容和小众创作者出圈或破圈传播。我们如何认识和使用算法，决定了算法能够给我们带来什么。科技向善，算法向上，有价值的优质内容自然获得了更多流量，更多美好的事物也被发现和推广。（作者系中国人民大学新闻学院教授李彪）