今日头条曹欢欢：3亿用户每天的头条各不一样，靠数据是怎么做到的 - 简书
今日头条曹欢欢：3亿用户每天的头条各不一样，靠数据是怎么做到的
曹欢欢（今日头条算法构架师，国内对推荐产品理解最深刻的算法工程师之一）
什么是数据思维，对数据思维概括最简练有力的一个说法，来源于今日头条创始人张一鸣：第一收集数据，第二作出决策，最后是高效执行。今日头条的个性化推荐不靠人、靠技术推荐时会兼顾用户、环境和文章本身特征相比微信公众号，头条是更好的自媒体平台今日头条是国内领先的新闻客户端，最大的特点是个性化推荐，真正的千人千面。我们现在有3亿的积累用户，日活用户超过三千万。我们不靠编辑人工推荐，而是技术算法。
大家有兴趣，头条是怎么推荐内容的？举个简单的例子，头条在给用户找一篇你可能喜欢的新闻的时候，他会考虑三方面的因素：第一，用户特征，比如兴趣，职业，年龄，短期的点击行为。第二，环境的特征。推荐是一个情景化的事。比如我自己早上，会看一看科技新闻。周末晚上会看搞笑视频。还有网络环境，你要有wifi的话，给你多推视频。另外就是文章自身的特征，它有哪些主题词，命中了哪些标签，还有它的热度，是不是很多家媒体都转载了。包括文章时效性和相似文章推荐。
接下来五到十年的一个愿景，成为最懂你的信息平台，连接人与信息，促进创作和交流。在开始一两年，我们对创作这块重视不够，也是资源不够，没有形成自己的壁垒。但是从14年版权风波之后，我们在这块投入的非常大的资源和精力。今日头条的自媒体平台已经是国内互联网第二大的自媒体平台。它的增长速度要快于微信公众平台。为什么呢？大家可能都有微信公众号，可能有这种体会，你在微信上做一个公众号，微信是不会帮你推广的。你要靠自己的资源，靠自己的人脉进行推广。比如我专注于写历史故事的，我没有那个资源，我没有那个商业能力，他可能还在三线城市，怎么去推广？
头条希望最好的内容到达最适合的受众，我们有个系统帮你自动推荐，点击量多了我们还会给你钱。没有听说微信公众号还会给自媒体钱的。归纳总结、A/B测试、双盲交叉验证
数据思维的三大工具灵活交叉运用介绍完头条，下面介绍一些案例，我先介绍数据思维几个比较重要的工具：第一个工具是归纳总结，按照特定的维度进行排序，分析对象特性。这个可能反映出事物内在的一些规律，基于这个分析，去引导决策。第二个叫A/B测试，把实验对象随机分组，把一个或多个测试组的表现与对照组比较，进行测试。怎么做A/B测试，第一步我们线上流量进行分流，正常用户还是走正常的流量，一部分流量我们要保证样本无偏（不要样本全是女的或者全是90后），通过科学方法去划分出一些流量做实验，还要进行分组，分出对照组和实践组，对照组和线上的策略完全一样，实验组我们做一些小小的改变。比如头条网页版的首页，新版加了一个链接，老版加了一个任务评论。我们看哪个好呢？通过A/B测试的方式，一部分人看到新版的结果，一部分是老版效果。事后统计分析，看到底哪个版本效果好。
第三个叫做双盲交叉验证。它是说在评估一项数据的时候，我可以把一部分样本抽样，让其他人再评估一下。根据抽样数据评估的一致性来判断该评估的可靠性怎么样，比如你审一些黄色反动的文章，机器做得再好，必须有人来把关。这个事本身判断特别复杂，机器也不能做好，我们要保证评估的有效性，要引入争议复评机制。今日头条从一诞生就有数据基因到底取什么名字？让数据来说话，用户来选择头条的诞生怎么体现出浓浓数据思维的？一开始就有。大家都肯定经历过这种场景，APP怎么起名字。起名字的方法很多种：言简意赅琅琅上口，或者拟声，或者情怀。
头条面临几个问题，我们名字是哪种范儿？我们用了数据思维的工具，归纳总结。去苹果商店找各个免费榜单的前十名APP，做了一个归类，发现琅琅上口好记的名字，是最多的。从当时的效果来看，大白话更好。我们调性已经定了，我们就要土，没情怀，比如一个初中文化的用户都能看懂。我们列了几个名字，没有人敢打赌哪个更好，我们做个A/B测试吧。我们要选两个渠道，发现这些APP在这两个渠道上留存都差不多，花的钱差不多。我拿这两个渠道做实验，选两个名字或者选N个渠道，N个名字，分别投放。这个界面功能都完全一样，就是名字不一样，就是用户看到在外面的列表名字不一样。
我们看哪个留存高，相应的变成了哪个名字的单位获取用户成本低，这是一个最重要的，最后发现今日头条是表现最好的。数据思维怎么指导算法演化？大的推荐模型和推荐找回模型交叉运用很多因素都会影响推荐效果刚才讲了我们头条的诞生是怎么运用这个数据思维的。接下来可能会更硬一点，这是我的老本行，怎么用数据思维去指导算法的演化。
我们先简单看一下头条的推荐算法，头条最核心的是怎么利用这些数据。怎么提升呢？不断改进我的算法，让它更聪明，更好利用这些数据。头条算法是一个非常庞大复杂的算法策略的组合。我们需要把这个系统的演化放在可控的情况下，让它不断朝着优化的方向去演化。
头条的推荐算法分两层。最上面一层，一个大的推荐模型，就是说模型做决策依据的维度，包括性别、年龄、兴趣等都是维度，我们有数百亿特征，涵盖你能想到的一切可以帮助做判断的信息，这个还在不断的增加，还有一层就是推荐召回模型，他是干什么的呢？上面那个模型特别强大，但是它的计算资源也很大，成本结构压力也会非常大，不要所有的事情都让这个模型去做。所以有一个召回模型，各个策略独立的负责判断哪些内容有资格进入排序侯选。比如判断这个文章的来源是不是我喜欢的，这个人是不是总爱看虎嗅的文章，就推荐虎嗅的。有的更简单，就看性别、年龄。这个模型可以过滤掉90%的无效信息，最上面推荐模型的负担就降下来了。在这个系统中，对推荐效果造成影响的因素有哪些呢？第一是候选内容集合的变化。因为头条最早我们是只推荐正规的新闻，不敢推短时效的东西，怕推不好，有时候文本看不太出来，但实际上这个事可能是过气了。
现在，我们希望我们能推一些天气预报预警。还有一些生活有用信息，比如家装。这些东西都推的话，有可能给线上的体验带来改变，这个改变有可能是正向的，有可能是负向的。它是不是好呢，我们要试了才知道。第二个是召回模块的改进和增加。有些事拿不准，让高级的人去判研一下。另外一个是增加人手。还有一个是推荐特征的增加。刚才讲到我们有几百亿特征了，可能涵盖了目前能想到的对推荐有影响的所有的因素。但是是不是穷尽呢？这肯定是没有穷尽的，加进去好不好呢？也不一定，让系统复杂性变高了。计算机算要花时间的，一秒钟过去了，都没算出来，用户体验可能变差。另外就是规则策略，所有的线上产品涉及到机器学习的，大数据的，不可能完全用模型解决，要有人干预的。最好有一个沟通机制，实验太多了，我们需要高效的管理和分配流量。还有特殊的过滤条件，有的人说你不能随机给我流量，我就是看女性用户变化的。
这个是我们实际的A/B测试系统的工作流程，非常直观。首先我们会把流量进行分桶，我们降低系统的复杂性。如果你每次要考虑三亿用户怎么分，复杂度太高了。然后就是实验分组，这些桶还分两组，有实验组和测试组，像这个就是四个桶分了，黄色的是对照组，绿色的你把改进在绿色的用户身上可以起到效果。这个PPT就是讲了我们这个数据实验是怎么分析的，先把数据拿过来，再做日志处理，存到日志，发到服务端，我们会有一个分布式的文件系统，保证这个东西不丢。
结果出来之后，我们写入数据库，我们需要一个很好的数据可视化的系统，因为你都出来数字，大家看着也不方便。给产品经理给高层老板看一堆数字很烦，就看曲线就行了。快速迭代，但怎么保证方向正确？用数据实验，去测试需求数据思维可以帮你把每一项能力发挥到极致
头条从上线以来，经历了几十个版本的更新。产品的发展肯定要不断迭代的，我们怎么让迭代快，而且朝着正确的方向走呢？这是一个很大的问题。大家都知道需求从哪来，有一类的需求其实很简单，我们叫战略需求。以我们头条自己来说，我们最终要实现一切都可以推荐。第二件事叫确定性需求。这是常识。不能卡，用户用低端的机器也能很流畅的跑。省流量，还有记录更精细的用户动作。剩下的需求从哪里来？其实就是怎么把提高用户粘性，提高用户体验，怎么提炼出更多具体的需求，去支撑上面的这个战略。头条收集剩下需求，最重要的一个方向就是从用户反馈中去收集。有一个专门的用户反馈组，会选一些非常有产品想法的年轻人，不断和用户做沟通。用户有可能提出一个新的东西，不在你原来的需求列表里。你改变之后是不是伤害了那些不反馈的用户呢？不知的，只能做实验的需求池。
我们产品每个需求都要做A/B测试，移动客户端有两类，一类是原生的功能，这个实现起来成本比较高，另一类是WAP需求，这些页面的改动不用发版，效率会更高。我们说前者，第一我们会发小渠道的版本测试，比如特别小的应用市场，我们先放上去，跟老版本比比，看看效果怎么样。如果没有大问题，因为这种小流量你是测不出来精确改变的，你保证不要出错。如果说波动正负1之间，这个东西可能有用，我们现在大流量的试一下。大渠道发版A/B测，像360助手我们统一发一版，我们通过客户端自己的代码来调整。从应用市场提交同一个版本，用户下载之后，通过远程控制，让每个人看到的界面是不一样的。这边有一个典型的例子，其实现在视频推荐是有两种界面。一种是有赞有踩有评论，另一种我们更强调视频的PC作者，我们希望给他导更多的流量，刺激他的订阅。我们对比这两种哪个效果更好，这些都是客户端实现的，远程一键可以让这些用户全部从左边换到右边。这个是成本比较高的，因为相当于客户端要实现不同的素材，不同的代码。会影响你的下载和转化率，因为流量还是比较敏感的。一个11兆的东西和19兆的东西，转化率会非常不一样。我们尽量用下面这个方法：直接去改WAP页面，比如头条的详情页，你点一篇文章进去了，下面评论是用客户端原生实现的，中间文章那一段只是一个页面而已，你可以灵活在里面调样式。
这种改进比较简单了。让用户到功能入口，看到的页面是不一样的。有了实验的结论，这个页面改动很好，我们切入到全流量，让所有的用户都能看到这个页面。我们总结一下WAP页的优势和劣势，优势是开发试错成本低，比发版简单的多，很好改，一旦发现问题，直接把页面换掉就好了。劣势也很简单，流畅度稍差，H5大家一直在说，但实际上大家都明白它的性能和原生的还是有差距。第二WAP和客户端通信比较复杂，有些很高级的交互H5是做不了的。另外缓存失效后体验不好。这是我们典型的一个case，这应该是一个反面的例子。我们很早期还没有大规模启用客户端的A/B测试，拍脑袋作出一个决策。头条有一个频道栏，除了推荐首页之外，把科技、体育、视频这些内容分门别类标签，你想看科技新闻，到科技里面去。这些分门别类的标签这里面的内容也是个性化的，比如科技新闻，有的看O2O，有的看数码产品。大家觉得有这个标签，这个界面会比较乱，不好看。我们能不能做的更好看一点呢，我把这个东西去掉，下面有四个按钮，“推荐”第一个按钮，单独用一个“发现”，这个不是当时最终原型，“发现”里面放各种各样的频道。如果你想随便看看，就到第一个里面看，今天就想特别看体育新闻，你给我推荐的体育新闻还不够多，我就到第二个里面看。结果教训是非常惨痛的，用户的留存和用户频道的DEU都下降非常多。这算一个产品事故。如果我们有足够的能量做客户端的A/B测试，我们可以把影响放到最小，就不会造成那么大的损失，产品经理也不会走，这就是一个惨痛的教训。
我们看一下交叉验证在头条是怎么实现的。交叉验证用的最多的场景涉及到人工运营的场景，在头条刚才提到有些业务需要人工的评估。因为你文章如果分类分不准的话，可能就会影响你的推荐。有很多东西要人去审的，审核和评估都有一个问题，什么问题呢？它依赖人。大家印象中人比机器靠谱的，从大的面上来说，机器比人更靠谱，机器不求回报。在互联网公司，审核和评估投入这块肯定比工程师低很多，这就造成两个后果，第一个就是审核人员敬业或者他的能力上可能跟工程师相比，他会有一定的差距，这是客观存在的。因为我们的人力成本也比较低。第二个就是他的流动性可能比较大，另外标准经常变来变去。我们一定要用机器去监控人的工作怎么样，需要有一个预警。这块我们需要引入一个双盲的交叉验证，帮助我们去看这些运营同学他们工作的稳定性怎么样，同时去激励不断提升自己的判断力，得到机器更好的评估。
最后再强调一下，为什么创业者运用这个数据思维是如此重要，张一鸣说，初创公司产品的核心竞争力是一个乘积能力，产品核心竞争力=拉新能力×留存能力×变现能力。数据思维就是可以帮助团队把每一项能力发挥到极致，增加了生存下来的概率。
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我先从头条的融资和估值背景开始介绍。早在2012年，头条还没有问世的时候，头条隶属的北京字节跳动有限公司A轮便已经获得了数百万美元的融资。之后每一年，它都很稳健地获得一个节节高升的投资金额。 在2014年6月份，C轮融资更是高达1亿美元，领头方为红杉资本，微博进行了跟投。到...
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求助，如何禁止今日头条在锁屏界面的通知
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今日头条有时候会在锁屏界面上出现告知，如图，请教各位贴友，有什么方法能禁止？我已经把全部能关的都关了，还是不行。。。
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不错不错，基本都得到解决了。
哥的足迹将踏便十楼！留给你们一个潇洒忧郁 ！
你有没有见过这么整齐的十五字啊
这篇文章写得好
传说中的前十。
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360奇酷旗舰版今天突然多了一个新闻头条的解锁界面，就是左右滑动的那种，怎么回事？解锁新闻也不知是哪个APP应用的头条，应该要怎样去掉这个界面？？？
我有更好的答案
这个其实是因为你开了360手机助手里面的赚钱锁屏功能，进入360手机助手--管理--赚钱锁屏然后关闭即可
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你可以看看是不是今日头条得新闻页面，如果是，你可以选择不通知新闻动态即可。
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刷机是一件具有风险性的事，有可能会造成数据遗失、刷机不成功变砖或系统不正常，但是操作得当的话基本上是不会出现这类问题。
如果还是执意学习刷机，那接着问下看；本篇导航栏：解锁Bootloader——卡刷——线刷
解锁Bootloader
风险提示：解锁Bootloader会造成手机系统失去安全保护，导致隐私泄漏或财产损失，指纹识别、查找手机等功能将变得不可靠！
首先登入解锁网址：下载解锁工具，下载好之后打开解锁工具登录小米帐号，如果登录的解锁帐号没有解锁权限是不能进入解锁工具的，它会提示需要申请解锁资格或查看申请进度，若还没有申请解锁资格，点击前往去申请一下即可，不过需要等待一段审核时间，有解锁资格的小米帐号便可直接登录解锁工具进行解锁。
（PS：解锁工具与要解锁的手机必须登录同一个小米帐号）
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刷机可能会造成数据遗失，刷机前请大家先进行同步数
据首先登录下载ROM刷机包，刷什么手机就选择下载什么机型的刷机包，小米官方系统分为稳定版和开发版（开发版以测试新功能为主，相对来讲系统BUG比较多，稳定版是通过开发版测试之后做成的稳定版系统版本，基本不会出现系统BUG）
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每个版本的系统都分为两种ROM刷机包，一个是卡刷包、一个是线刷包，大家一定要分清除，本小段讲的是卡刷，下载线刷包进行卡刷是行不通的，相反用卡刷包进行线刷也是无效的。
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卡刷有两张方法，一种是简单的，一种是复杂，先来说说复杂的吧，这种复杂的呢需要把卡刷包重命名update.zip，然后必须把卡刷包防止在内置的SD根目录中。
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本来进入recovery恢复模式有两个方式，旧系统应该可以长按电源键和音量键+进入，第二种进入的方法是打开手机系统更新页面，点击右上角的按钮，然后在弹出来的选着列表就可以看到重启到恢复模式，点击重启就可以进入Recovery恢复模式了。
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Recovery恢复模式提供了3种语言模式，中国人选择简体中文即可，老外随意^_^,这里面是通过电源键以及音量键+-来操作，电源键为确认，音量键选择。
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进入到Recovery恢复模式之后选择第二个清除数据，进入清除数据栏目后只需要将前面两个缓存和用户数据清理即可，因为卡刷包是放在内置SD卡里，所以模拟SD跟清除所有数据不能动，不过可以在刷机之前进入Recovery恢复模式把数据全清理掉，然后再把卡刷包放置在内置SD卡里。
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清除完数据就可以开始刷机，返回到主菜单后选择将update.zip安装至系统，最后确认即可开始刷机（刷机时耗不会超过5分钟，若刷机进度条十几分钟都没动静则表示刷机失败，你将要面临的是刷机失败变砖或刷机无效但系统没故障，不过不要担心，如果手机还能启动Recovery恢复模式，那就重新再来，如果不能.....那就往下看，使用线刷救砖）
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上面讲述了需要重命名卡刷包进入Recovery恢复模式的刷机方法，下面给大家带来的不需要重命名也不需要进入Recovery恢复模式的刷机方法，而且也不需要将卡刷包放置在内置SD卡里，现在开始正题，首先同样下载卡刷包，不过这次只需要下载在外置的SD卡里就可以，也不需要重命名，然后在手机系统更新页面点击右上角的按钮，点击弹出选择列表中的第二个手动选择安装包，这里面不管是内置还是外置SD卡都可以选择，最后！只要找到下载的卡刷包、点击即可刷机！
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个人觉得线刷是小米官方最棒的刷机方式，刷机比卡刷更纯净，而且也非常的简单，唯一的确定就是需要用电脑，这让在学校没电脑的小学生很无奈，下面就来说说线刷教程
线刷需要用电脑以及线刷工具，线刷工具下载地址： 下载之后安装。
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首先也是下载刷机包，将卡刷的时候就跟大家说了，一定区分下载刷机包，这次线刷则下载线刷包。
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线刷包下载之后需要解压，小编一般习惯直接把线刷包下载在电脑桌面，然后也解压在桌面，刷机包下载在哪就解压在哪，之前小编遇到过几次下载在D盘然后解压在桌面导致不能刷机，如果大家也一样遇到，就把线刷包跟解压出来的文件都放在桌面，放在桌面有利于查找。
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接下就操作一下手机，长按电源键和音量键-进入fastboot刷机模式，然后在电脑端打开刚安装的线刷工具，点击刷新之后设备列表中出现连接的手机。
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点击浏览，找到线刷包解压出来的文件夹选择点击确定，然后看到线刷工具底部清除数据选择，选着清除所有数据，最后在线刷工具上点击刷机就开始刷机了，同样也是在5分钟内即可完成刷机，如果发生刷机失败变转重新线刷就好。
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小米官方刷机教程到这就结束，其实真非常简单，只要认真看完本帖，然后一边看帖一边刷机，我保证只需一次就可以学会，最后还是提醒大家，刷机有一定风险，没有必要的话尽量不要去刷机，另外也不建议刷第三方ROM。
作者：头条号 / 染指
来源：头条号（今日头条旗下创作平台）
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