用昔日头条算法构架师曹欢欢的说法，头条问答存眷的是「更普遍的成绩」银行理财沙龙主题，「我们期望这上面有很专业的成绩，可是我们笼盖的是几亿用户，以是也会笼盖到一些其实不专业、可是用户有需求的成绩，总的来讲我们在笼盖面上有必然的劣势

　　用昔日头条算法构架师曹欢欢的说法，头条问答存眷的是「更普遍的成绩」银行理财沙龙主题，「我们期望这上面有很专业的成绩，可是我们笼盖的是几亿用户，以是也会笼盖到一些其实不专业、可是用户有需求的成绩，总的来讲我们在笼盖面上有必然的劣势。」

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　　好比 IT 手艺问答网站 Stackoverflow 就曾经引入了智能保举机制，不外这个平台上的成绩凡是比力详细，并且谜底是独一的。在昔日头条本年方才建立的算法尝试室里，针关于及时性成绩的「主动问答」处理计划曾经成为团队研讨的一个重点。「我们信赖关于一些究竟性成绩，相似《哈利·波特》的作者是谁，现任美国总统是谁这类究竟性成绩，机械可以像百科全书一样主动答复理财参谋的一天。单单放在头条问答范畴，也能够节流专家人力，进步服从。」昔日头条尝试室总监李磊暗示。

　　这大要也是昔日头条进一步完美平台内容生态的主要方法。在锻造内容平台这道围城时，昔日头条在拉拢了大批用户和头条号作者后，不断期望用短视频、图片等情势完美本人的内容矩阵。而头条问答则成了昔日头条为提拔头条作者代价的另外一个阵地和渠道，关于那些供给优良谜底的作者，体系会凸起展现其头条号的称号，从而加强其头条号作者的影响力和活泼度。

　　也就是说，在依托于昔日头条的头条问答上，算法能够协助用户在 6 亿用户和 30 多万个「作者」中找到最合适答复某个成绩的「专家」银行理财沙龙主题，也能够把最「适宜」的问答内容推送到最需求浏览他们的人。更枢纽的是，昔日头条还期望将来算法能够按照热点变乱主动天生成绩：在头条问答上，你大要不会看到相似于「谢邀」的应酬，由于答复这些成绩的「约请」大大都是由机械收回的，以至成绩和谜底都是由机械供给的。

　　本年 4 月，昔日头条的头条问答栏目正式上线 亿用户的内容分发平台仿佛在各个角度上银行理财沙龙主题，都与人们界说的「消耗晋级」条件下的常识付费海潮调性不契合，可是在 11 月的天下互联网大会上，昔日头条 CEO 张一鸣已经如许引见过甚条问答的机制：「传统意义上的问答根本上都是基于交际形式，存在许多成绩银行理财沙龙主题，在我看来这恰正是野生智能和算法能够处理的。」

　　昔日头条尝试室里的别的一个研讨重点是几率推理算法研讨，「这方面研讨的意义是，期望机械不但是能从数据里快速学到工具，还期望可以做到在不愿定的文本里做出推理，综合恍惚的身分做出判定。」

　　因而就现阶段来讲，婚配机制还不敷完美的头条问答关于头条作者的意义或许大于一般用户。因为笼盖的用户数目宏大，以是头条问答的社区气氛明显和我们如今熟知的问答社区不太一样。在以「交际」为驱动和纽带的问答社区中，feed 流中大多仍是以工夫轴和用户存眷人和他们存眷的成绩构成。可是不成否认的是，单从产物形状来讲，机械进修或许能够进步问答社区的运转服从，让长尾问答内容需求获得满意。

　　2016 年，曾经酝酿好久的常识分享终究显现出了发作式开展。除在这个范畴深耕多年的知乎和果壳别离以不怜悯势完成了产物形状和贸易形式上的打破以外，包罗百度、微博、喜马拉雅等更多的力气开端突围。就在本年，这此中也呈现了昔日头条的身影银行理财沙龙主题。

　　翻开昔日头条的问答频道，你会发明这里人们体贴的成绩和知乎不太一样，调性也愈加「接地气」。你能够看到的是相似于「俄罗斯大使在土耳其安卡拉被杀会形成哪些影响」如许的专业性成绩，也有能够看到「李小璐为何会嫁给贾乃亮」之类的八卦阐发，发作这统统能够性的条件，都要看你平居是怎样「调教」昔日头条 app。

　　能够必定的是，现阶段，针对一些需求展现「概念」的成绩，可以做的除进步分发婚配服从，机械能做的还很少。不外我们仍然能够等待的一点是，在将来问答社区的产物形状里，机械和人别离可以饰演甚么样的脚色，和这类趋向对曾经发作的付费问答范畴会带来甚么样的影响。

　　用算法驱动这个问答社区为何会变得主要？假如从昔日头条的产物形状来讲，进步发问者和专家、成绩和适宜的谜底，和这些内容和一般用户之间的「婚配」服从多是最次要的缘故原由。并且，昔日头条曾经会萃了 39 万头条号作者，这些作者中不乏各个范畴中的专家，当他们以「专家」形状到场到头条问答中时，这些作者的内容代价输出渠道也变得愈加丰硕理财参谋的一天。

　　现在朝就角逐的成果来讲，终极得胜的前三名确实也为头条问答的算法立异带来了必然启示。「角逐中提出了一些十分新奇的设法，好比冠戎行伍的双向非对标 SVD + +，亚戎行伍提出操纵成绩-作者数据构建无向图，再操纵随机游走途径模仿文档，从而借用 word2vec 模子得到成绩-作者对偶向量，都十分风趣，并且实践中的确对算法结果有改良，十分罕见。」曹欢欢暗示。

　　常识暗示、推理和内容分发范畴触及到深度进修、几率图模子、矩阵合成和稠密办法、决议计划树等实际和手艺。而关于现阶段怎样更好的处理这些手艺困难，昔日头条的办法是把头条问答上的数据开放，以实践成绩作为标题问题举行一场算法角逐。

　　不外就现阶段来讲，这个用机械驱动的问答体系其实不成熟，它还不克不及很好的完成「本性化分发」的使命。比拟于昔日头条上的内容分发，头条问答的内容分发是比纯真的消息内容本性化保举愈加庞大的范畴，由于它触及到的不是「内容和读者」两方之间的干系理财参谋的一天，而是扩大到了「成绩、谜底、读者、专家」等更多维度的干系。

　　固然理财参谋的一天，由学界和昔日头条配合主理的此次角逐明显还不克不及与 Netflix Prize 等量齐观，「实在已往一切机械进修的角逐都是环绕着 Netflix Prize 来做的，如今各人通用的保举算法也是在 Netflix Prize 获奖计划的根底上去做，以是昔日头条的此次算法大赛期望做的是一个『差未几』的角逐，但同时不要太难。」昔日头条尝试室总监李磊暗示。

　　因而在此次野生智能学会结合IEEE中国和昔日头条结合举行的这场「2016 Byte Cup 国际机械进修比赛」，上述的第一个成绩「为用户的发问快速找到最适宜的人，而且供给高质量的问答」就被间接列为了角逐标题问题。而详细使命则是成立模子，猜测某个专家能够答复某个成绩的几率。颠末几个月的角逐后，11 月 17 日，昔日头条终极宣布了角逐成果，一支由中科院和乔治亚理工两校博士构成的步队终极得到了第一位，他们一样也会得到5000美金的现金报酬。

　　究竟上，用算法大赛驱动算法和实践成绩处理计划的前进不断是科技界的传统。此中最出名的该当就是 2006 年 Netflix 在举行的百万美金 Netflix Prize，就已经为该公司带来过包罗算法、人材和品牌代价上的丰盛报答。此中在业界，此次大赛带来的最间接影响就是关于「保举」算法上的打破性前进。

　　看上去这又是昔日头条基于「服从先于代价」推出的一款产物。可以支持起这套体系运转的则是用户保存在昔日头条上的海量数据阐发，和这家公司不断视为性命根底的野生智能算法。

　　固然头条问答是 2016 年昔日头条方才启动的项目，可是按照曹欢欢引见，头条问答上的成绩浏览率和答复数据曾经和知乎十分靠近。