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    今日头条问答社区运营分析

    2016-12-26 - 经验心得 - 阅读: -作者:admin -加小编V信:hxw700   我要投稿

     今年5月,今日头条的头条问答栏目正式上线。这个汇集了 6 亿用户的内容分发平台似乎在各个角度上,都与人们定义的消费晋级前提下的学问付费浪潮调性不契合,但是在 11 月的世界互联网大会上,今日头条 CEO 张一鸣曾经这样引见过头条问答的机制:传统意义上的问答根本上都是基于社交形式,存在很多问题,在我看来这恰恰是人工智能和算法能够处理的。

    不过就现阶段来说,这个用机器驱动的问答系统并不成熟,它还不能很好的完成个性化分发的任务。相比于今日头条上的内容分发,头条问答的内容分发是比单纯的新闻内容个性化引荐愈加复杂的范畴,由于它触及到的不是内容和读者两方之间的关系,而是扩展到了问题、答案、读者、专家等更多维度的关系。

      详细到问答范畴的难点,曹欢欢以为能够总结为以下六个方面,分别是:

      问题分发:如何为用户的发问快速找到最合适答复的专家,并且提供高质的答复。

      答案质量:能否很好的答复问题,其中包括能否有效处置答非所问、答案配图无关等问题。

      答案排序:在同一问题下,机器能否给出比拟好的答案排序,该排序对阅读用户和创作者能否都比拟友好。

      问题配图:用户发问的时分,系统能否给出适宜并且优质的配图候选。

      问题自动生成:碰到一些抢手的新闻或者用户津津有味的话题时,系统能否快速的自动生成问题并且配以生动的描绘。

      问题去重:关于反复的问题,机器能否聚合,怎样做到高精确的召回。

      学问表示、推理和内容分发范畴触及到深度学习、概率图模型、矩阵合成和稠密办法、决策树等理论和技术。而关于现阶段如何更好的处理这些技术难题,今日头条的办法是把头条问答上的数据开放,以实践问题作为标题举行一场算法竞赛。

     事实上,用算法大赛驱动算法和实践问题处理计划的进步不断是科技界的传统。其中最著名的应该就是 2006 年 Netflix 在举行的百万美金 Netflix Prize,就曾经为该公司带来过包括算法、人才和品牌价值上的丰厚报答。其中在业界,这次大赛带来的最直接影响就是关于引荐算法上的打破性进步。
    相关新闻推荐阅读:http://www.ytmer.com/d4ewJ

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