知乎的另一面：如何用數(shù)據(jù)管理內(nèi)容

虎嗅注：知乎已經(jīng)走過了4年年頭，在互聯(lián)網(wǎng)的世界里，知乎已經(jīng)成為無可爭議的高質(zhì)量社區(qū)，但在經(jīng)歷了高速發(fā)展之后，如何管理，篩選，呈現(xiàn)這些大量的信息（數(shù)據(jù)）成為一個難題，事實上無論對于哪一個社區(qū)而言，數(shù)據(jù)的管理本身就是一個巨大的挑戰(zhàn)。下面是知乎聯(lián)合創(chuàng)始人在七牛大會上的關(guān)于知乎數(shù)據(jù)方面的演講，虎嗅進行了刪減。

大家好，我是知乎的李申申。首先，我想對主辦方說一聲：謝邀！感謝你們搭建這樣一個專業(yè)的平臺，讓大家有機會聚在一起認(rèn)真討論數(shù)據(jù)這個話題。

說實話，在接到大會邀請的時候，我第一反應(yīng)想到了這句話。

Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it…- Dan Ariely .

如同Dan Ariely所說，知乎也像是眾多面對大數(shù)據(jù)很懵懂的“年輕人”之一；我們雖然也在做大數(shù)據(jù)相關(guān)的一些事情，但其實比較粗淺。我聽說今天在座的各位有不少都是知乎的用戶，對知乎有一些興趣，那我就借這個機會跟大家分享一下知乎數(shù)據(jù)方面的一些工作。

簡單進入正題，我們先來看看知乎的基本數(shù)據(jù)情況。

今天的知乎

截至2015年7月，知乎社區(qū)已擁有2900萬注冊用戶，月UV1.1億，月累積頁面瀏覽量達(dá)3億?，F(xiàn)在知乎全站已累計產(chǎn)生約620萬個問題，以及近2000萬個回答。用戶總回答4,129,244,445字?jǐn)?shù)，是大不列顛百科全書的近100倍，鹿鼎記的2580倍。

除了以上比較基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，一些其他方面的數(shù)字也在以令我們比較欣喜的速度發(fā)展著。我們截取了知乎開放注冊以來，獲得一千個以上贊同的回答和千字以上的回答兩個數(shù)據(jù)，看一下它們的增長情況?？梢钥吹?，這兩項數(shù)據(jù)都是保持了一個比較平穩(wěn)的增長趨勢的。再看一下，這些用戶日均獲贊的數(shù)量。

首先，必須說明的是：我們并非完全將這兩項指標(biāo)作為有價值回答的判斷標(biāo)準(zhǔn)，但是當(dāng)用戶愿意靜下心來花時間撰寫長文回答的時候，至少他的態(tài)度是認(rèn)真的，也符合知乎所倡導(dǎo)的討論理念。另一方面，知乎上的千贊代表了1000位知乎用戶對此回答的認(rèn)同和接納。除開2月份等過年過節(jié)的時期數(shù)據(jù)會略低些，其他時間，這一數(shù)據(jù)增速基本都保持在 10% 左右。

同樣基于話題這個維度，我們隨機抽取幾個話題看最近的用戶討論趨勢。

這里展示的是心理學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)、經(jīng)濟以及天津爆炸這幾個話題。 值得注意的一點在于，在天津爆炸事件席卷幾乎所有社交和輿論平臺，非常聚焦地引起爆炸性的關(guān)注時，知乎站內(nèi)的其他專業(yè)話題討論依然在持續(xù)進行。同時， 由于天津事件后續(xù)的各討論環(huán)節(jié)中有不少涉及心理學(xué)的疑問，因此，知乎站內(nèi)心理學(xué)的話題熱度也被帶動著略有上揚。

綜合看，現(xiàn)在的知乎更像是個廣場，各類較為熱點的時事討論好像是廣場中央的噴泉，吸引了游客和大眾的關(guān)注目光。而與此同時，在廣場四周也有著各色酒吧、咖啡館和茶館等，各自匯聚了城市的居民們與知己傾心交談。

知乎大V和知乎小白

有不少知乎用戶曾有疑慮，是否只有早期的用戶們才較為認(rèn)同知乎的社區(qū)理念，又或是只有老用戶們?nèi)菀资斋@贊同和關(guān)注？其實并不盡然。

讓我們一起看看以下幾組數(shù)據(jù)截圖，橫軸為時間變化，我們截取了2010年12月20日知乎內(nèi)測以來到2015年6月30日贊同數(shù)前10000的用戶，根據(jù)他們的注冊時間和贊同數(shù)作圖，以及日均的贊數(shù)增長量。大家可以看到這些點分布的比較散，說明增長情況比較均勻。

可以看出：即使在2015年才剛加入知乎的人也有非常大的機會被關(guān)注和認(rèn)可。這也說明，這些新用戶也有認(rèn)真討論、獲得有價值信息交換的渴望，這些用戶也是非常認(rèn)同知乎的社區(qū)理念的。可以通用的秘訣在于：只要堅持不斷地在自己擅長的領(lǐng)域參與討論、輸出信息就能得到更多人的認(rèn)可。

知乎信息如何生產(chǎn)，以及如何流動？

前面幾張圖，我們已經(jīng)了解了知乎的百花齊放的話題和持續(xù)貢獻的優(yōu)質(zhì)用戶。下面我們來看看知乎信息生產(chǎn)方式，為了更聚焦的展示這個問題， 我們選取了近期的天津爆炸事件作為事例。

從發(fā)展方式來看，熱點話題與其他話題相比，并沒有不同。但是由于其新聞性，這類話題的發(fā)展更具有爆發(fā)性， 用戶的行為更為集中。因此，也更方便我們來做這樣一個展示。

首先，一批用戶針對問題進行關(guān)注、回答，產(chǎn)生了基礎(chǔ)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，然后，其他用戶的自發(fā)邀請、關(guān)注、收藏、感謝、投票、評論等社交行為，使得這些內(nèi)容獲得了更廣泛的傳播和關(guān)注，覆蓋的人群不斷擴大。

在知乎，社交行為催生了優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的生產(chǎn)與傳播，而優(yōu)質(zhì)內(nèi)容又引發(fā)了下一輪新的社交行為。

如何用大數(shù)據(jù)做用戶興趣識別？

用戶在知乎上的行為是多維度的；既包括比較輕的瀏覽閱讀，又包括重一些的贊同、反對，還有更重的提問回答（這里的重和輕是根據(jù)用戶操作成本來界定的）。我們可以根據(jù)這些行為做用戶的特征分析，這也是各個互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)都會做的常規(guī)工作，只是基于各自不同的服務(wù)特點，所要分析的特征、采用的算法及其效果各有不同。知乎除了有大量的用戶行為數(shù)據(jù)，還有非常多的文本信息，基于行為和文本，我們對用戶的興趣和擅長能有更準(zhǔn)確的識別。

現(xiàn)實社會中，我們對于某些領(lǐng)域的知識掌握是很深入的，但其他的一些領(lǐng)域就未必了。個人精力是有限的，沒有人能夠全知到成為所有領(lǐng)域的專家，這種情況是可以被映射到知乎上的。不同的用戶在不同的話題領(lǐng)域下，他們的專業(yè)性是不同的，我們需要掌握這種不同，給每個人，在每個話題下計算一個權(quán)重。計算的分值最主要的依據(jù)還是那些你在知乎上的回答，當(dāng)然，我們也會加入一些其他考量因素，包括其他專業(yè)人士對你的背書，你的專業(yè)背景，等等。

這是知乎非常基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)設(shè)施，但這個數(shù)值計算的量級是不小的（百萬回答用戶 十萬話題，是千億級別的數(shù)量計算），知乎對于權(quán)重判定每周都會進行全量的計算，也一直在調(diào)整優(yōu)化中。

答案排序：如何更好的呈現(xiàn)？

我們對答案排序算法進行優(yōu)化，目的是讓好的答案更靠前。隨著用戶量不斷增加，早期最簡單的答案排序規(guī)則出現(xiàn)了問題：一些答案友情贊同比較多，讓專業(yè)性不足的答案被推到靠前的位置。我們想到了給贊同票加權(quán)重的方法，基于每個人在話題下的專業(yè)權(quán)重來計算，排序得到優(yōu)化，能讓大部分優(yōu)質(zhì)答案可以排到前面。

雖然針對權(quán)重計算的優(yōu)化仍然在持續(xù)進行，我們還是遇到了一些算法上的瓶頸。

當(dāng)問題下有多個發(fā)布較早的回答獲得高票時，新的回答即使質(zhì)量很高，也很難在問題頁上獲得足夠的曝光，難以積累更多贊同票，一些誤導(dǎo)性、煽動性的高票內(nèi)容，即使同時也有很多反對票，仍然排在認(rèn)真、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睌?shù)相對較少的優(yōu)質(zhì)回答前面。

這些問題在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)對參與討論的用戶造成的傷害尤其明顯。這絕不是我們希望看到的。于是，我們又設(shè)計了新的排序算法。

新排序算法的思想是，如果把一個回答展示給很多人看并讓他們投票，內(nèi)容質(zhì)量不同的回答會得到不同比例的贊同和反對票數(shù)，最終得到一個反映內(nèi)容質(zhì)量的得分。當(dāng)投票的人比較少時，可以根據(jù)已經(jīng)獲得的票數(shù)估計這個回答的質(zhì)量得分，投票的人越多則估計結(jié)果越接近真實得分。如果新一個回答獲得了 1 票贊同 0 票反對，也就是說參與投票的用戶 100% 都選了贊同，但是因為數(shù)量太少，所以得分也不會太高。如果一小段時間后這個回答獲得了 20 次贊同 1 次反對，那么基于新算法，我們就有較強的信心把它排在另一個有 50 次贊同 20 次反對的回答前面。原因是我們預(yù)測當(dāng)這個回答同樣獲得 50 次贊同時，它獲得的反對數(shù)應(yīng)該會小于 20.

威爾遜得分算法最好的特性就是，即使前一步我們錯了，現(xiàn)在這個新回答排到了前面，獲得了更多展示，在它得到更多投票后，算法便會自我修正，基于更多的投票數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確地計算得分，從而讓排序最終能夠真實地反映內(nèi)容的質(zhì)量。

我們的新算法年初發(fā)布之后，得到知乎站內(nèi)的用戶熱烈反饋，也算是做知乎這樣產(chǎn)品的好處吧，很多專業(yè)的討論涌現(xiàn)出來，為我們下一步優(yōu)化提供了很好的想法。

首頁Feed的自我修養(yǎng)：內(nèi)容的個性化推薦

首頁的內(nèi)容會主要考慮這幾方面：

1、內(nèi)容本身的話題領(lǐng)域要跟用戶有關(guān)，是用戶感興趣的，一個對汽車不感興趣的用戶，即便給他推送最優(yōu)質(zhì)的汽車內(nèi)容，他也會覺得無趣。

2、知乎是一個社交網(wǎng)絡(luò)，用戶的社交行為會產(chǎn)生影響，用戶的行為會帶來關(guān)注他的人首頁的變化。

3時間因素，一些內(nèi)容及時出現(xiàn)在你面前，可以讓它的價值更大

知乎的首頁有一套專用的數(shù)據(jù)收集和處理機制，可以記錄用戶在首頁的所有重要動作，比如，如果某條內(nèi)容出現(xiàn)在用戶瀏覽器窗口或手機屏幕的可見范圍內(nèi)，就會記錄一次。

以及……

知乎還有一些其他的數(shù)據(jù)優(yōu)化，我舉幾個例子做簡單介紹。

邀請回答

稍微熟悉知乎的用戶，應(yīng)該知道謝邀這個詞，這個產(chǎn)品功能是為每一個問題找到合適的回答者，推薦給用戶。我們采取一種算法模型預(yù)測某個用戶回答某問題的可能性和回答質(zhì)量。有 90% 的邀請是通過這種推薦結(jié)果發(fā)出的，剩下 10% 是用戶主動搜索產(chǎn)生的

每周知乎精選郵件（eDM）

針對每個用戶做了個性化的計算，通過不斷的算法優(yōu)化，我們已經(jīng)做到了30%的打開率和14%的點擊率。

問題聚類

眾所周知想對問題的文本進行聚類，最先想到的是通過文本語義匹配，通過復(fù)雜的詞袋模型（如傳統(tǒng)的plsa,LDA,新的word2vec等）對問題文本進行向量化，這樣通過語義將相關(guān)問題聚類起來。

知乎站內(nèi)擁有龐大的用戶瀏覽數(shù)據(jù)，如果將這些瀏覽數(shù)據(jù)通過簡單地算法（如協(xié)同過濾）建立一個模型同樣也能達(dá)到很好地效果。

知乎每天的問答瀏覽量能夠達(dá)到千萬級別，這樣就意味著輸入給算法的user-item的邊數(shù)每天能夠達(dá)到千萬以上，近3個月的瀏覽數(shù)據(jù)就可以達(dá)到10億條邊。在知乎的數(shù)據(jù)平臺上需要近一小時的時間來建立模型，從聚類的結(jié)果中可以看出，即使不使用任何文本相關(guān)的分析，單靠用戶瀏覽的行為分析就可以很好地對問題進行聚類。

這也印證了一點：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的簡單算法比小數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的復(fù)雜算法更加有效。

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