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▍PMCAFF產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)的咖友提問：知乎上對于回答的排序是如何設(shè)置的？

知乎回答的排序是依據(jù)哪些依據(jù)進(jìn)行排序的？

▍?X零蛋? 若古 產(chǎn)品經(jīng)理

首先拋出一個知乎使用的“威爾遜算法”。

科學(xué)說明版：此算法以贊同，反對的票數(shù)統(tǒng)計為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。每個可記錄數(shù)據(jù)的都是“0-1”的獨立事件，符合“泊松分布”，于是該數(shù)據(jù)很容易歸類于“二項分布”里。在二項分布里找相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型，威爾遜算法的輸入是發(fā)生概率，輸出是置信區(qū)間，如果要做數(shù)據(jù)對比，則選擇下限數(shù)據(jù)。

舉個栗子版：有95%的發(fā)生概率，好評率在[70%,80%],那么可以選擇70%作為對比評價數(shù)據(jù)。

傳說中的“威爾遜算法”如下：

其中 u 為加權(quán)贊同票數(shù)，v 為加權(quán)反對票數(shù)， Zα為參數(shù)，另外，默認(rèn)所有回答者對自己的回答投了一票贊同，所以 u 至少為 1。

如圖所示

但是，知乎整個社區(qū)運營僅僅依靠算法么！？

其實并不然！

首先，排序是對內(nèi)容優(yōu)先級的篩選，而社區(qū)運營中，內(nèi)容和用戶是兩條腿。所以排序涉及兩方面：回答權(quán)重，用戶權(quán)重。

排序是以內(nèi)容權(quán)重為主，加入了用戶權(quán)重的分析，力圖能夠制造“優(yōu)勝劣存”（貪心造成的）的社區(qū)環(huán)境。

• 內(nèi)容權(quán)重

威爾遜算法中，回答的贊同或反對指向是：是否獲取到內(nèi)容消費的匹配用戶。

那么繼續(xù)分析的前提是：確認(rèn)用戶的現(xiàn)狀，所以一旦用戶從優(yōu)質(zhì)稀釋到一般之后，原先的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容并不一定能匹配現(xiàn)在用戶。

故產(chǎn)品的目標(biāo)人群定位是第一位的，然后再是算法。

而僅僅靠算法想調(diào)動所有用戶或者絕大多數(shù)用戶，是不可能的，算法的默認(rèn)條件是：選取一定level的用戶群體，然后再計算。

一個算法只能解決一個問題，不可能把社區(qū)（類似小社會）的所有問題，做一個大一統(tǒng)的解決。

因此，我贊同建立社區(qū)“副本”的重要性，就是社區(qū)的階層性，一個階層一個算法。

• 用戶權(quán)重

對于用戶權(quán)重，這里有兩種觀點：

>>用戶權(quán)重的建立：百害而無一利（不利于UGC大量生產(chǎn)）

1）會產(chǎn)生“馬太效應(yīng)”，新進(jìn)用戶的存在感太弱——內(nèi)容分量低

2）領(lǐng)域類意見領(lǐng)袖的贊同，基本可以與首頁推薦掛鉤——社區(qū)的用戶屬性強

>>用戶權(quán)重的建立：雙手贊同（利于優(yōu)質(zhì)資源的沉淀）

1）區(qū)分領(lǐng)域類用戶，便于用戶回答的差異化評價——承認(rèn)用戶權(quán)重屬性對社區(qū)的利好

2）加重內(nèi)容的明星效應(yīng)，能夠產(chǎn)生爆點內(nèi)容——加強內(nèi)容生產(chǎn)的用戶關(guān)系鏈

某種程度上來說，我是支持用戶權(quán)重的建立，社區(qū)“劣幣驅(qū)逐良幣”的解決一定需要解決社區(qū)的階層性，而階層性一定得承認(rèn)用戶權(quán)重的差異性，理清社區(qū)之后，才知道資源怎么流轉(zhuǎn)。

資源包括內(nèi)容和用戶，而運營的后期，用戶是關(guān)鍵，所以社區(qū)進(jìn)入穩(wěn)定期后，要建立用戶權(quán)重。

• 總結(jié)

知乎回答的排序設(shè)置，不僅僅是算法，而是社區(qū)運營的一個重大決策，需要負(fù)責(zé)人對社區(qū)有通體的了解，對內(nèi)容和用戶發(fā)展有個明晰的方向，如果僅僅覺得這是技術(shù)的事，那么離“死亡”也就不遠(yuǎn)了。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的咖友：X零蛋丨只靠“威尔逊算法”，知乎危险了？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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