目前Win10对软件的软件兼容性怎么设置样?现在可不可装Win10?

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怎样才能让你的答案在知乎置顶?
知乎上对于回答的排序是如何设置的?知乎回答的排序是依据哪些依据进行排序的?
1.问题分析
排序是对内容优先级的筛选,而社区运营中,内容和用户是两条腿(更多了解点击:
),所以排序涉及两方面:回答权重,用户权重。
排序是以内容权重为主,加入了用户权重的分析,力图能够制造“优胜劣存”(贪心造成的)的社区环境。资源是社区运营的目的,运营资源就像运营社会。希望通过社会制度的建立,促进经济的发展,同时还不忘运营用户的统战工作,而社区运营是寄希望于优质的排序算法,创建基本公平又促进发展的社区环境。(这里面存在悖论)
回答排序设置,即知乎的算法是什么样的呢?
目前在知乎上也一些解答,总结起来还是:内容权重,用户权重。
2. 内容权重
以赞同,反对的票数统计为基础数据。每个可记录数据的都是“ 0-1 ”的独立事件,符合 “泊松分布”,于是该数据很容易归类于“二项分布”里。在二项分布里找相应的数据处理模型,知乎选择的是“威尔逊算法”,威尔逊算法的输入是发生概率,输出是置信区间,如果要做数据对比,则选择下限数据。比喻:有95%的发生概率,好评率在[70%,80%],那么可以选择70%作为对比评价数据。知乎使用的“威尔逊算法”如下:
其中 u 为加权赞同票数,v 为加权反对票数, Zα为参数,另外,默认所有回答者对自己的回答投了一票赞同,所以 u 至少为 1。
可见,在 u 不为 0 的时候,当 n 越大,分布越趋于“正太分布”,从这点上来看,该模型的合理性跟现实有挂钩。这里面的参数 Zα的选取很关键,有部分人建议知乎Zα取5做相关计算。
小结 :回答的赞同或反对,指向是:是否获取到内容消费的匹配用户。那么继续分析的前提是:确认用户的现状,所以一旦用户从优质稀释到一般之后,原先的优质内容并不一定能匹配现在用户,故产品的目标人群定位是第一位的,然后再是算法。而仅仅靠算法想调动所有用户或者绝大多数用户,是不可能的,算法的默认条件是:选取一定level的用户群体,然后再计算。一个算法只能解决一个问题,不可能把社区(类似小社会)的所有问题,做一个大一统的解决。
因此我赞同建立社区“副本”的重要性,就是社区的阶层性,一个阶层一个算法。
3.用户权重
对于用户权重,这里有两种观点:
1‘. 用户权重的建立: 百害而无一利 (不利于UGC大量生产)
1)会产生“马太效应”,新进用户的存在感太弱——内容分量低
2)领域类意见领袖的赞同,基本可以与首页推荐挂钩——社区的用户属性强
2‘. 用户权重的建立: 双手赞同 (利于优质资源的沉淀)
1)区分领域类用户,便于用户回答的差异化评价——承认用户权重属性对社区的利好
2)加重内容的明星效应,能够产生爆点内容——加强内容生产的用户关系链
我是支持用户权重的建立,社区“劣币驱逐良币”的解决一定需要解决社区的阶层性,而阶层性一定得承认用户权重的差异性,理清社区之后,才知道资源怎么流转,资源包括内容和用户,而运营的后期,用户是关键,所以社区进入稳定期后,要建立用户权重。
知乎回答的排序设置,不仅仅是算法,而是社区运营的一个重大决策,需要负责人对社区有通体的了解,对内容和用户发展有个明晰的方向,如果仅仅觉得这是技术的事,那么离“死亡”也就不远了。
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