【IT168厂商动态】8月29日下午，由七牛公司主办的主题为“数据重构未来”的“七牛·数据时代峰会”在上海国际时尚中心继续举行。知乎CTO李申申发表了《社区产品的数据挖掘》的精彩演讲，以下为演讲实录：

　　李申申：大家好，我是知乎的李申申。刚刚主持人说有一段时间大家讨论知乎上的内容，从我们看到的情况来说，大家讨论的趋势越来越热烈了。前面各位老师就行业趋势产业大势说了一些东西，今天我的分享和演讲，可能会说一些跟知乎具体有关的一些信息。首先我想跟主办方七牛说一下谢邀，感谢他们提供这么一个专业的平台。果然在座的知乎用户很多。

　　感谢他们提供这样一个平台，讨论这样一个有趣的话题。但是其实刚刚接到邀请的时候，到我脑海里面的第一反映是这句话，所以想跟大家说的是，我们知乎也在做一些跟大数据有关的事情。说这个话的人其实是怪诞行为学的作者，他本身是行为经济学的教授。我为什么想到这句话呢?其实整体对于大数据的感觉是我们现在确实是处在比较早期的阶段，知乎在这方面应该是处在刚刚起步的阶段，今天借这个平台跟大家学习。说到大数据，这个话题很热，于是我在知乎上看了一下整个讨论的热度和趋势，绿色的线，就是讨论大数据的整体，在知乎上的趋势。然后我又拿了另外一个很热的词，O2O，相对比较平的线是讨论O2O的趋势。我又在谷歌上看了一下讨论这两个方面的趋势。我们发现11年初的时候，整个大数据关注热度也在持续的升温，对于O2O和共享经济相关的关注，反而远远不如大数据的。于是我比较好奇，我又看了另外一个大量人群的用户，百度，我发现百度很有个性，它跟知乎跟谷歌都不太一样，他们的用户关注O2O的更多一些，关注大数据的会少一些。我不知道是不是今天百度的用户是不是比谷歌的用户更少一些。

　　好的，下面开始跟知乎有关的一些话题，首先我会介绍一下知乎的一些基本面的数据，从10年到现在已经有两千九百万的用户。这些用户创造了接近620万的问题，同时还创建了接近两千万的答案，每个月差不多有1.1亿的人群使用知乎。每个月我们页面访问量达到三个亿，所有的答案汇总起来总量达到了41亿，这就相当于一百部大不列颠百科全书，如果这个还没有概念，鹿鼎记都看过吧?差不多相当于2600部鹿鼎记的字数，就是在四五年前创建的规模吧。

　　在知乎上，我们下面看的两个数据，应该说也是代表了，刚才我所说的，大家的讨论其实是越来越热烈的趋势。我们来看两个，一个是千字以上的答案，另外一个是得到一千个赞同的答案。这里要说明的是，我们并不是以这两个指标来衡量作为高质量的一个标准。但是确实如果用户他可以写千字的用户，说明他的态度是认真的。这也符合知乎的理念。另外他如果能在知乎上得到一千个赞同，说明回答质量是比较高的。整体趋势一直在上涨。总监可能会有小幅的波动，那个主要是因为，可能在二月份过年的时候，应该是互联网集体的静默期，这是得到一千个赞同回答的整体的增势。

　　在知乎上面其实我们讨论的话题是多种多样的，每个人脑海里面，其实都有着非常有价值的信息。知乎想做的事情是想让每个人脑海里面有的专业知识、生活经验、人生见解都写出来，这样可以发挥更大的价值。在知乎上既可以听到前一段时间天津爆炸的时候，有一位工程师就回答了一个问题，当时爆炸的时候，他当时正在附近，他当时就想要把他刚刚修复的bug保存起来。然后你可以跟北美的人讨论一些比较有趣的话题，就是在新鲜的伤口上撒一些嫩肉粉会有什么后果，当然也可以讨论各种各样的问题，目前在知乎上讨论的话题已经达到了十万。我们以一些知乎上的话题来说明一个情况，我们看到这里面列出了心理学的话题，互联网话题以及经济学话题，在知乎上讨论比较常见的话题，我们也可以看得出来讨论的热度，一直是比较均衡，微微上扬。这时候突然出现一个热点事件，会突然抓住更多人的眼球，但是并没有影响其他话题领域的讨论，并且它会带动一些相关话题，比如天津爆炸，会跟后续的讨论，会有一些跟心理学有关的讨论，所以我们会看到心理学的讨论也微微的被带起来了。知乎现在就像一个广场，广场中心有个喷泉，这个喷泉是大家关心的时事热点内容，广场周边有咖啡馆、茶馆，不同的用户可以在不同的茶馆、咖啡馆里面讨论他们喜欢的话题。

　　我之前经常被问到的一个问题，就是后加入的知乎用户，是不是相对早期的用户，他们在知乎上更难以存活?他们更不容易获得别人的赞同和认同?我这里有一组数据来说明这个问题。我们取了在知乎上获得赞同前一万的用户，他们的散点用户图，总体是比较均匀的，这个不是很清楚，我们来看一个清楚的，总体是非常均匀的，所以后加入的用户，同样可以产生，你可以获得给更多的赞同。这个图是指刚才的那群用户，他们每天获得的赞同数的情况。我们可以看到整体也是比较均匀的，所以你在知乎得到的赞同得到关注，没有别的办法，只有一个，在你擅长的领域，认真的讨论，贡献你的答案。

　　在知乎，认真你就会赢。知乎上面其实是内容的流动，其实是靠着很多的社交行为带动的。我这里举了一个例子，说明知乎流动的机制。我举的例子是天津爆炸的时候，这上面有一些问题产生之后，会有用户关注它，关注的行为会进一步的扩散和传播这里面的问题。后面会有一些亲历者，比如我刚刚说到的这位工程师会去回答，以及有人邀请，还会关注，等等一系列的行为，会把它的传播范围不断的扩大，另外的用户对应的内容会进行感谢、投票、评论，他们还会相互讨论，整个讨论的氛围就形成了，这个是在优质内容和社交行为之间不断的滚动。越关越大。

　　这个就是知乎内容流动的机制，如果没有这些社交行为，那知乎的内容流动起来其实是非常受限的。

　　下面我给大家介绍的是，我们基于知乎已有的数据，已经做了哪一些基础的动作。我希望借用这样一个平台，与大家有一个更深入的探讨。在知乎上，其实刚刚说到了，有大量的用户行为，还不止有这些行为，还有一些文本信息，这些里面其实也有分轻重，轻的每个人的阅读，应该是大家最常见的行为，相对重一点的是赞同，因为你赞同一个答案的时候，会或多或少想一下。还有更重的，回答。这些不同的行为，会耗费用户不同的时间，他对这个事情的关注度。除此之外，知乎上还有大量的文本信息。这么多的信息，其实对于用户的兴趣点，以及它擅长的领域，我们的挖掘应该是更准确的。下面我就以知乎的CEO周源同志的数据跟大家具体讲讲，我们挖掘出哪一些信息。

　　这个是周源过去半年主要的感兴趣的话题领域。我们一眼看过去，有很多跟金融、股市相关的话题。我觉得这个可以理解。作为CEO，一定要了解市场的大势，现在外面发生着一些什么，给知乎带来哪一些影响。这里面也看到有一本书，创业维艰，这个我也知道，基本上跟周源吃饭，都会提到这本书里面的某一些细节。这个有机蔬菜是什么呢?其实我后来专门问过他，他说他记不太清了，其实我大概知道，他有一段时间跟我大概提起了，从上面化疗那个词开始，大家不要误会，就是开复中间有一段时间出了一个短片，所以周源对这个感兴趣，我估计有机蔬菜跟这个有关系。

　　我们再看一下前半年关注的一些事情，稍微有一些不一样，因为前半年的时候，我们有在硅谷办过招聘宣讲会，所以我们可以看到周源在办宣讲会的时候，可以看到他对于斯坦福大学等比较感兴趣。一年半前他觉得Kindle是没有用的东西，他说用ipad看数多好，还可以看彩色的图。半年前他已经买了Kindle了，现在每天带着香客，不带ipad了。

　　接下来我们来看一下他擅长的领域的挖掘。我觉得总体是对于他背景的认知是准确的，不过中间有一个，我一直跟我们的工程师说，我说你们是不是算错了?就是育儿，因为明明很多育儿的知识都是我对周源说的。我们基于这些数据，其实能够对于用户的擅长的与有更准确的认知，知乎有一个基础数据非常重要的，我们计算了每位用户在不同的话题下专业权重，后面会讲到这个是知乎非常重要的一个数据，在现实生活当中，我们也可以想到，没有全才，一定有你擅长的，一定有你不擅长的。我们来看一下周源在这一些权重里面的分布。好在育儿还是排在最后的。这个权重其实是，我们为每个用户都有计算，而且计算的量是非常大的，知乎现在有三千万的用户，我们会对每个用户不同的话题都在计算，我们现在有十万个话题。而且大家可以算一下，这个量是千万亿级的量。这个数据我们以周为单位，会更新一次。

　　我另外经常被问到的，知乎的答案排序，有什么不一样。因为我们后面的答案排序让有一些人看不懂，答案排序，知乎非常关键的一个点。早期的知乎答案排序非常简单，就是赞同减去反对，这个是最早期的知乎，当时其实遇到了一些问题，就是友情票太多了，会让不专业的一些内容上去。然后我们做了一些调整。基于专业权重，对于每个赞同会有一些加权计算。这样会有一些比较早的高票的回答，后面的有质量的内容不容易得到曝光，就会一直被压在下面。另外一些煽动性的回答，也会吸引一些眼球，对于它的反对票如果不够多的话，它一样可以在比较高的位置。这两个问题，我们继续做了一些优化和改进。我们基于威尔逊智性空间，自己做了一些调整。这个算法最大的优势在哪里呢?我们对于每个答案分析都有一些预测，得到真实的分数，真实的分数会让答案在更准确的位置。做知乎的改进，我们做的不同的改进，能得到不同的用户的反馈。我们新方法上线之后，得到了用户的不同的反馈，帮助我们后续优化。

　　知乎的用户增加，对应的我们被关注的度也会增加。知乎内部有个强大的系统，叫空，悟空，它会产生垃圾信息。截止到目前，它已经处理了1.3亿次垃圾请求。截止到去年才清理了1亿。

　　知乎首页是非常重要的功能。知乎首页这一块，我们投入了相应的资源进行算法的优化。这里我们针对不同的用户做了非常构型化的推荐。所以没有两个用户是一模一样的。这里面我们考虑了三个因素，第一个每个条目与用户的关联度，第二个用户的行为跟看到的关联度，还有时间是一个非常重要的因素，事件是衰减的趋势。

　　其他应用的领域有邀请回答。邀请回答，我们希望给每个问题都找到一个合适的回答者，目前知乎上的邀请回答，90%都是来自于我们的算法推荐。剩下的10%是用户自己的搜索，还有大家能搜到的每周精选，我们这个也做了个性化。这个个性化，目前邮件我们打开率已经达到了30%，点击率是14%，这个是相对于所有的edm的邮件来说是很高的。另外是相关问题，相关问题我这里特别要讲一下，之前我们用的相关问题做法是直觉上基于文本的一些分析，后来我们发现这个是有限的，随着知乎用户量不断的增大，我们换了一个思路，我们不考虑文本本身的问题，我们用协同，看用户相似的行为，效果非常好。通过这件事，其实能看得出来，大数据基础上简单的算法，其实比小数据基础上的一些复杂的算法会更有效。

　　最后给大家分享一个其他维度的数据，就是知乎团队的数据，目前知乎团队的男女比例是2比1，总重一万一千公斤，总体来说还是一个比较年轻的团队，平均年龄接近27岁，还有一表就是男生拥有清晰腹肌的比例接近20%，最后，知乎在做一些有趣的事情，不管你对于我们的回答感兴趣，还是对于我们有腹肌的团队感兴趣，都欢迎联系我们，谢谢大家。